Хранить данные из тройки для цикла - PullRequest
Новая
       44

Хранить данные из тройки для цикла

0 голосов
/ 15 ноября 2018

У меня есть этот код, который я написал в MATLAB для хранения матриц.Я использовал массив ячеек, но в Python я не знаю, как это сделать.

Кто-нибудь знает, как я могу это сделать?

Код MATLAB: 

S =[0.5 0.7 0.9 1.1]; % distância entre tx e rx[m]
d = 0.2*ones(1,10); 
h = [ 0 0.1 0.2 0.3 0.4]

n_cam = length(d); % numero de camadas
n_alt = length(h); % numero de alturas
n_S = length(S); % numero de receptores
z = zeros(n_cam,n_alt); % profundidade
Rv_h = zeros(n_S,n_alt);
Rv_v = zeros(n_S,n_alt);
Rv = zeros(n_cam,n_alt);
Rh = zeros(n_cam,n_alt);
S_Rv = cell(1,n_S);
S_Rh = cell(1,n_S);
sigma = 0.3*ones(1,n_cam);
sigmaah = zeros(n_S,n_alt);


for i = 1:n_S
    for  j = 1:n_alt
        for k = 1:n_cam
            z(k,j)= (sum(d(1:k))+h(j))/S(i);
            Rv(k,j) = 1/((4*z(k,j)^2+1)^0.5);
            Rh(k,j) = ((4*z(k,j)^2+1)^0.5)-2*z(k,j);
        end 
        Rv_h(i,j) = 1/((4*(h(j)/S(i))^2+1)^0.5);
        Rh_h(i,j)=((4*(h(j)/S(i))^2+1)^0.5)-2*(h(j)/S(i));
    end
    S_Rv(:,i) = {Rv}; % z para cada camada em cada altura, para cada S
    S_Rh(:,i) = {Rh};
end

for i = 1:n_S
    for  j = 1:n_alt
        Rv = cell2mat(S_Rv(1,i));
        Rh = cell2mat(S_Rh(1,i));
        sigma_ah = sigma(1)*(Rh_h(i,j)-Rh(1,j));
        sigma_av = sigma(1)*(Rv_h(i,j)-Rv(1,j));
        for k = 2:(n_cam-1)
           sigma_ah_ant = sigma_ah;
           sigma_av_ant = sigma_av;
           sigma_ah = sigma_ah_ant + sigma(k)*(Rh(k-1,j)-Rh(k,j));
           sigma_av = sigma_av_ant + sigma(k)*(Rv(k-1,j)-Rv(k,j));
        end
        sigmaah (i,j)  = sigma_ah + sigma(end)*Rh(n_cam-1,j)
        sigmaav (i,j)  = sigma_av + sigma(end)*Rv(n_cam-1,j)
    end
end

Я думал, что в Python я мог бы сделать что-то вроде: 

n_S = 4
n_alt = 9
n_cam = 6
Rv =[]
for i in range(1,n_S):
    for j in range(1,n_alt):
        for k in range(1,n_cam):
            z[k][j]= (sum(d[0:k])+h[j])/S[i]
            Rv[i][j][k] = 1/((4*z[k,j]**2+1)**0.5)

Но это не работает, я получаю сообщение об ошибке «Список индексов вне диапазона».

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 15 ноября 2018

Я бы предложил использовать функцию вещания

. Затем можно заменить петли для уточнения кода: 

from numpy import array, ones
S =array([0.5, 0.7, 0.9, 1.1])
d = 0.2*ones((10)); 
h = array([ 0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4])

z = ((d.cumsum()[:, None] + h).ravel() / S[:, None]).reshape((S.size, d.size, h.size))
Rv = 1 / (4 * z ** 2 + 1)** .5
# ...etc
print(Rv[-1])

Какие выходы: 

    [[0.93979342 0.87789557 0.80873608 0.73994007 0.67572463]
 [0.80873608 0.73994007 0.67572463 0.61782155 0.56652882]
 [0.67572463 0.61782155 0.56652882 0.52145001 0.48191875]
 [0.56652882 0.52145001 0.48191875 0.4472136  0.41665471]
 [0.48191875 0.4472136  0.41665471 0.38963999 0.36565237]
 [0.41665471 0.38963999 0.36565237 0.34425465 0.32507977]
 [0.36565237 0.34425465 0.32507977 0.30782029 0.29221854]
 [0.32507977 0.30782029 0.29221854 0.27805808 0.26515648]
 [0.29221854 0.27805808 0.26515648 0.25335939 0.24253563]
 [0.26515648 0.25335939 0.24253563 0.23257321 0.22337616]]

Который пересекается с вычислениями в октаве / матлабе: 

Rv =

   0.93979   0.87790   0.80874   0.73994   0.67572
   0.80874   0.73994   0.67572   0.61782   0.56653
   0.67572   0.61782   0.56653   0.52145   0.48192
   0.56653   0.52145   0.48192   0.44721   0.41665
   0.48192   0.44721   0.41665   0.38964   0.36565
   0.41665   0.38964   0.36565   0.34425   0.32508
   0.36565   0.34425   0.32508   0.30782   0.29222
   0.32508   0.30782   0.29222   0.27806   0.26516
   0.29222   0.27806   0.26516   0.25336   0.24254
   0.26516   0.25336   0.24254   0.23257   0.22338

Это уменьшает пирамиду гибели и, вероятно, быстрее, чем циклы for из-за непостоянной магии.Правка: форматирование Правка2: дал чек

0 голосов
/ 15 ноября 2018

Вам необходимо определить z и Rv как двумерные и трехмерные массивы известного размера, прежде чем сделать это.

Обратите также внимание, что массивы python (и numpy) начинаются с нуля, поэтому просто используйте range.

Не проверено: 

import numpy as np

d = 0.2*np.arange(10)   ### not sure if this is what you meant
h = np.array([ 0 0.1 0.2 0.3 0.4])

n_S = 4
n_alt = 9
n_cam = 6
Rv = np.zeros((n_S, n_alt, n_cam))
z = np.zeros((n_cam, n_alt))
for i in range(n_S):
    for j in range(n_alt):
        for k in range(n_cam):
            z[k][j]= (sum(d[0:k])+h[j])/S[i]   ## not sure about 0:10
            Rv[i][j][k] = 1/((4*z[k,j]**2+1)**0.5)

Однако, как @GlobalTraveler указывает, что самый питонский / тупой способ сделать это - использовать преимущества вещания и вообще не использовать цикл: 

Rv = 1/np.sqrt(4 * z**2 + 1)
...