关于python：仅使用一片meshgrid或替换它来评估函数


Using only a slice of meshgrid or replacing it for evaluating a function

编辑：解决方案

答案发布在下面，使用itertools中的list prod可以大大减少内存使用，因为它是一个list对象，在链接的线程中我忽略了这一点。

代码：

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n = 2 #dimension
r = np.arange(0.2,2.4,0.1) #range

grid = product(r,repeat=n)

for g in grid:
    y = np.array(g)
    if np.all(np.diff(g) > 0) == True:
        print(f(y)) #or whatever you want to do

我尝试在某个范围内对具有n个参数的函数求值。而且我希望能够在某个范围内更改n，以便用户可以通过输入来确定它。

我从这里得到了一个有效的帮助代码，它看起来像这样：

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import numpy as np

n = 2 #determine n
r = np.arange(0.2,2.4,0.1) #determine range
grid=np.array(np.meshgrid(*[r]*n)).T.reshape(-1,n) #creates a meshgrid for the range**n

#reduces the number of used points in the grid (the function is symmetrical in its input parameters)
for i in range(0,n-1):
    grid = np.array([g for g in grid if g[i]<g[i+1]])

y = np.zeros((grid.shape[0]))
for i in range(grid.shape[0]):
    y[i] = f(grid[i,:]) #evaluating function for all lines in grid

这只能工作到n等于5或6，然后栅格数组和输出数组会变得很大，让Spyder可以处理它(?10 MB)。

有没有一种方法只能一次创建一行网格(参数组合)来评估函数？然后，我可以将这些值(grid，y)保存在文本文件中，并在下一步中覆盖它们。

或者是否有一种方法可以创建范围内的所有n维组合而不使用网状网格，但一次具有一个变量n，一次又一个？

您可能想尝试迭代器。看来itertools.product很适合您。

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r = np.arange(0,3,1) #determine range
list(product(r,r))
#[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 2)]

更多详细信息：

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grid = product([r]*n)
y = np.zeros(... # you should know the exact size
i = 0
for g in grid:
    if ...:      # check if g in ascending order
        y[i] = f(g)
        i += 1

通过y的大小应为comb(len(r), 3)，从len(r)

中选择3

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from scipy.special import comb
comb(len(r), 3)

或单线

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y = [f(g) for g in grid if is_ascending(g)]

其中is_ascending是用户定义的过滤器功能。

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