为啥这段代码在 for 循环中只使用 x 而不是 x 和 y？ [关闭]

Posted 2023-03-12

【中文标题】为啥这段代码在 for 循环中只使用 x 而不是 x 和 y？ [关闭]

【英文标题】：Why does this code use only x instead of both x and y in for loop? [closed]为什么这段代码在 for 循环中只使用 x 而不是 x 和 y？ [关闭]

【发布时间】：2019-07-27 09:12:59

【问题描述】：

为什么他们只在 for 循环中使用 X 而不是 X 和 Y？为什么我们使用 1, -1 的 reshape？

# implement a loop which computes Euclidean distances between each element in X and Y
# store results in euclidean_distances_vector_l list
X = np.random.uniform( low=lower_boundary, high=upper_boundary, size=(sample_size, n) )
Y = np.random.uniform( low=lower_boundary, high=upper_boundary, size=(sample_size, n) )

for index, x in enumerate(X):
    euclidean_distances_vector_l.append(euclidean_distances(x.reshape(1, -1), Y[index].reshape(1, -1)))

【参考方案1】：

我没有太多地使用 numpy，但这是我对你问题的最佳猜测。

代码只遍历X 而不是X 和Y 的原因是代码没有将X 的每个值与Y 的每个值配对。相反，它想要X 中的每个值以及Y 中的对应 值。考虑以下示例：

X = [0, 1, 2, 3, 4]
Y = [5, 6, 7, 8, 9]

for index, x in enumerate(X):
    print(x, Y[index])

# Prints:
# 0 5
# 1 6
# 2 7
# 3 8
# 4 9

就您关于reshape 的问题而言，documentation 指出任何参数中的值 -1 表示该维度的长度应从原始数组的长度推断。我的猜测是x.reshape(1, -1) 会将x 重组为一个二维数组，其中第一个维度的长度为1，第二个维度的长度只要它需要保存x 中的所有值。

X = [1, 2, 3, 4, 5]
X2 = X.reshape(1, -1)

# The value of X2 will be:
# [[1, 2, 3, 4, 5]]

【参考方案2】：

如果没有仔细测试，在我看来 xy zip 也可以正常工作：

for x,y in zip(X,Y):
    euclidean_distances_vector_l.append(euclidean_distances(x.reshape(1, -1), y.reshape(1, -1)))