将数组与交替列选择相乘

Question

我有一个文件 testforce.dat，它显示了分为 9 列和 3 行的值。前3列代表：

p1   p2  p3 f1  f2   f3 r1  r2  r3    
18   5  27  20  21   8  14  12  25
 9  26  23   1   4  10   7  16  24
19  22  15  13  17   6  11   2   3

我有100个这种时装的档案。
我现在想为文件 force_00000.dat 计算向量 g = [sum(p1*f1), sum(p2*f2), sum(p3*f3)] 但对于下一个文件 force_00001.dat 向量应该使用其他列 h = [sum(p1*r1), sum(p2*r2), sum(p3*r3)].

目前我正在使用 glob 函数将我的文件读入数组。它将每一行放入一个数组中。我不确定如何完成我的交替数组乘法，如果有任何建议，我将不胜感激:)

import numpy as np
import glob

i = 100
for x in range(0,int(i)):


## turns x into a string and adds if necessary "0" to achieve a fixed digit number; 
y = str(x).zfill(5) 

## the structure of the forcefile is "force_[00000-00099]";
files = sorted(glob.glob('.//results/force/force_%s.dat' % y))  
column_names=('#position')


print files

## loads the file data into arrays 
arrays=[np.loadtxt(filename) for filename in files]
print arrays

编辑：我测试了第一个文件的负载：

b=np.array(arrays)
print b.shape

然后我得到 (1,3,9) 作为我生成的数组的形状。

Edit2：我想到了使用 "usecols" 然后乘以所需的值：

xposition=[np.loadtxt(filename,usecols= (0,1,2)) for filename in files]
xforce1=[np.loadtxt(filename,usecols= (3,4,5)) for filename in files]
print xposition
print xforce1
xp=np.asarray(xposition)
xf1=np.asarray(xforce1)

print xp
g=np.multiply(xp,xf1)
print g

这生成了以下输出：

[[[ 360.  105.  216.]
[   9.  104.  230.]
[ 247.  374.   90.]]]

这意味着我有（p11 和 f11 是第一行的值，p21 来自第二行...）

[[[p11*f11  p12*f12  p13*f13] 
 [p21*f21  p22*f22  p23*f23]
 [p31*f31  p32*f32   p33*f33]]]

看来我至少完成了一个文件。所需的 g(g1,g2,g3) 应如下所示：

p11*f11+p21*f21+p31*f31= g1
p12*f12+p22*f22+p32*f32= g2
p13*f13+p23*f23+p33*f33= g3

抱歉，如果这是一个完全新手的问题，但我还不太熟悉 python :)

对于交替值的问题，我正在考虑使用一个 if 函数来检查循环中的 "i" 是否为偶数

Answer 1

loadtxt returns 一个数组。 [loadtxt(name) for name in filenames] 生成一个数组列表，每个名称一个数组。 np.array([...]) 从该列表中生成一个数组。如果各个数组的大小都相同，则生成的数组将为 3d。

如果您需要区别对待所有其他文件，您可以通过索引将它们作为一个集合访问

arr[::2,...] 
arr[1;:2,...]

要将示例文件中的 2 组列相乘：

In [558]: txt=b"""p1   p2  p3 f1  f2   f3 r1  r2  r3    
     ...: 18   5  27  20  21   8  14  12  25
     ...:  9  26  23   1   4  10   7  16  24
     ...: 19  22  15  13  17   6  11   2   3"""

In [560]: arr = np.loadtxt(txt.splitlines(),skiprows=1,dtype=int)
In [561]: arr
Out[561]: 
array([[18,  5, 27, 20, 21,  8, 14, 12, 25],
       [ 9, 26, 23,  1,  4, 10,  7, 16, 24],
       [19, 22, 15, 13, 17,  6, 11,  2,  3]])

In [562]: arr[:, 0:3]*arr[:, 3:6]
Out[562]: 
array([[360, 105, 216],
       [  9, 104, 230],
       [247, 374,  90]])

In [563]: arr[:, 0:3]*arr[:, 6:9]
Out[563]: 
array([[252,  60, 675],
       [ 63, 416, 552],
       [209,  44,  45]])

如果arr 是加载多个文件的 3d 数组，

arr1 = arr[::2,...]
arr2 = arr[1::2,...]
arr1[:,:,0:3] * arr1[:,:,3:6]
etc

将数组与交替列选择相乘

Multiplying arrays with alternating column selection

python

arrays

numpy

list

multiplication