WEB开发网      濠电姷鏁告繛鈧繛浣冲洤纾瑰┑鐘宠壘閻ょ偓銇勯幇鍫曟闁稿鍠愰妵鍕冀閵娧佲偓鎺楁⒒閸曨偄顏柡宀嬬畱铻e〒姘煎灡绗戦梻浣筋嚙濮橈箓顢氳濠€浣糕攽閻樿宸ュΔ鐘叉啞缁傚秹宕滆绾惧ジ寮堕崼娑樺缂佹宀搁弻鐔风暋閻楀牆娈楅梺璇″枓閺呯姴鐣疯ぐ鎺濇晝闁靛牆妫欓蹇旂節閻㈤潧浠﹂柛銊ョ埣楠炴劙骞橀鑲╋紱闂佽宕樼粔顔裤亹閹烘挸浜归梺缁樺灦閿曗晛螞閸曨垱鈷戦柟鑲╁仜婵″ジ鎮楀☉鎺撴珖缂侇喖顑呴鍏煎緞濡粯娅囬梻浣瑰缁诲倿寮绘繝鍥ㄦ櫇闁稿本绋撻崢鐢告煟鎼淬垻鈯曢柨姘舵煟韫囥儳绋荤紒缁樼箖缁绘繈宕橀妸褌绱濋梻浣筋嚃閸ㄤ即宕弶鎴犳殾闁绘梻鈷堥弫鍌炴煕閳锯偓閺呮瑧妲愬Ο琛℃斀闁绘劕妯婇崵鐔封攽椤旇棄鍔ら摶鐐烘煕閺囥劌澧柛娆忕箻閺屽秹宕崟顒€娅g紓浣插亾濠㈣泛顑囩粻楣冩煙鐎涙ḿ绠橀柨娑樼У椤ㄣ儵鎮欓鍕紙闂佽鍠栫紞濠傜暦閹偊妲诲┑鈩冨絻椤兘寮诲☉銏犖╅柕澶堝労閸斿绱撴担绋库偓鍝ョ矓瑜版帒鏋侀柟鍓х帛閺呮悂鏌ㄩ悤鍌涘 ---闂傚倸鍊烽悞锔锯偓绗涘厾娲煛閸涱厾顔嗛梺璺ㄥ櫐閹凤拷
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可爱的 Python: Numerical Python

 2007-03-29 12:14:19 来源:WEB开发网 闂傚倸鍊风欢姘缚瑜嶈灋闁圭虎鍠栫粻顖炴煥閻曞倹瀚�闂傚倸鍊风粈渚€骞夐敓鐘插瀭闁汇垹鐏氬畷鏌ユ煙閹殿喖顣奸柛搴$У閵囧嫰骞掗幋婵冨亾閻㈢ǹ纾婚柟鐐灱濡插牊绻涢崱妤冃℃繛宀婁簽缁辨捇宕掑鎵佹瀸闂佺懓鍤栭幏锟�濠电姷鏁告慨顓㈠箯閸愵喖宸濇い鎾寸箘閹规洟姊绘笟鈧ḿ褍煤閵堝悿娲Ω閳轰胶鍔﹀銈嗗笂閼冲爼鍩婇弴銏$厪闁搞儮鏅涙禒褏绱掓潏鈺佷槐闁轰焦鎹囬弫鎾绘晸閿燂拷闂傚倸鍊风欢姘缚瑜嶈灋闁圭虎鍠栫粻顖炴煥閻曞倹瀚�  闂傚倸鍊烽懗鑸电仚缂備胶绮〃鍛村煝瀹ュ鍗抽柕蹇曞У閻庮剟姊虹紒妯哄闁诲繑姘ㄩ埀顒佸嚬閸撶喎顫忓ú顏勫瀭妞ゆ洖鎳庨崜浼存⒑闁偛鑻晶顔剧磼婢跺﹦绉虹€殿喖顭锋俊姝岊槷闁稿鎹囧Λ鍐ㄢ槈濞嗗繑娈橀梻浣风串缂嶁偓濞存粠鍓熼崺鈧い鎺戝€归弳顒勬煕鐎n亷韬€规洑鍗冲鍊燁槾闁哄棴绠撻弻銊╂偆閸屾稑顏�
核心提示: 然而,unfunc 不仅仅是函数,可爱的 Python: Numerical Python(8),它们还可以是可调用的对象,具有自己的方法:其中 .reduce() 可能是最为有用的一个, zmin 、 ymin 和 xmin 确保了我们的最小值索引值为 0,不会取到负数; zmax 、

然而,unfunc 不仅仅是函数。它们还可以是可调用的对象,具有自己的方法:其中 .reduce() 可能是最为有用的一个。 reduce() 的工作方式如同 Python 中的内置函数 reduce() ,每个操作都是基本的 ufunc (不过这些方法在应用于 Numerical 数组时会快得多)。换句话说, add.reduce() 表示的是 sum() , multiply.reduce() 表示的是 product() (这些快捷名称也是定义好了的)。

在求房间各单元温度的和之前,您需要先得到数据的一个一维视图。不然,您得到的是第一维的和,并生成一个降低了维数的新数组。例如:

清单 15. 非平面数组的错误结果

>>> add.reduce(room)
array([[ 276., 292., 308., 292., 276.],
    [ 276., 276., 276., 276., 276.],
    [ 276., 276., 276., 276., 276.]])

这样一个空间和可能会有用,但它并不是我们这里想要得到的。

既然我们是在对一个物理系统建模,我们来让它更真实一些。房间内有微小的气流,使得温度发生变化。在建模时我们可以假设每一个小的时间段内,每个单元会根据它周围的温度进行调整:

清单 16. 微气流模拟

>>> def equalize(room):
...  z,y,x = map(randint, (1,1,1), room.shape)
...  zmin,ymin,xmin = maximum([z-2,y-2,x-2],[0,0,0]).tolist()
...  zmax,ymax,xmax = [z+1,y+1,x+1]
...  region = room[zmin:zmax,ymin:ymax,xmin:xmax].copy()
...  room[z-1,y-1,x-1] = sum(region.flat)/len(region.flat)
...  return room

这个模型当然有一些不现实:单元不会只根据它周围的温度进行调整而不去影响它相邻的单元。尽管如此,还是让我们来看一下它执行的情况。首先我们选择一个随机的单元 -- 或者实际上我们选取的是单元本身在每一维度上的索引值加上 1,因为我们通过 .shape 调用得到的是长度而不是最大的索引值。 zmin 、 ymin 和 xmin 确保了我们的最小值索引值为 0,不会取到负数; zmax 、 ymax 和 xmax 实际上并不需要,因为数组每一维的大小减去 1 之后的索引值就被当作最大值来使用(如同 Python 中的列表)。

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