我正在嘗試使用 numpy 構建一個網格世界。網格為4*4，排列成正方形。第一個和最后一個方格（即 1 和 16）是終端方格。在每個時間步，您可以向任意方向移動一步：上、下、左或右。一旦您進入終端方塊之一，就不可能再進行進一步的移動，游戲就會終止。第一列和最后一列是正方形的左邊緣和右邊緣，而第一行和最后一行代表頂部邊緣和底部邊緣。如果您位于邊緣（例如左邊的邊緣）并嘗試向左移動，您不會向左移動，而是停留在開始所在的方格中。類似地，如果您嘗試穿過任何其他邊，您也會停留在同一個方格中。雖然網格是一個正方形，但我將它實現為一個數組。states_r 計算右移后狀態的位置。1 和 16 保持原樣，因為它們是終止狀態（請注意，代碼使用基于零的計數，因此 1 和 16 在代碼中分別是 0 和 15）。其余的方格都加一。states_r 的代碼可以工作，但是右邊緣上的那些方塊，即 (4, 8, 12) 也應該保持在原來的位置，但 states_r 代碼不會這樣做。State_l 是我嘗試包含正方形左邊緣的邊緣條件。邏輯是相同的，終端狀態 (1, 16) 不應移動，左側邊緣的那些方塊 (5, 9, 13) 也不應移動。我認為一般邏輯是正確的，但它產生了錯誤。states = np.arange(16)
states_r = states[np.where((states + 1 <= 15) & (states != 0), states + 1, states)]
states_l = states[np.where((max(1, (states // 4) * 4) <= states - 1) & (states != 15), states - 1, states)]第一個示例 states_r 有效，它處理終端狀態，但不處理邊緣條件。第二個例子是我嘗試包含邊緣條件，但是它給了我以下錯誤：“具有多個元素的數組的真值是不明確的?！庇腥丝梢越忉屢幌氯绾涡迯臀业拇a嗎？或者建議另一種解決方案，理想情況下我希望代碼速度快（這樣我就可以擴展它），所以我想盡可能避免 for 循環？
2 回答
烙印99
TA貢獻1829條經驗 獲得超13個贊
如果我理解正確的話，你需要數組來指示每個狀態的下一個狀態，具體取決于移動（右、左、上、下）。如果是這樣，我猜你的退出執行state_r不正確。我建議切換到網格的 2D 表示，因為如果直接有 x 和 y （至少對我來說），您描述的很多事情會更容易、更直觀地處理。
import numpy as np
n = 4
states = np.arange(n*n).reshape(n, n)
states_r, states_l, states_u, states_d = (states.copy(), states.copy(),
states.copy(), states.copy())
states_r[:, :n-1] = states[:, 1:]
states_l[:, 1:] = states[:, :n-1]
states_u[1:, :] = states[:n-1, :]
states_d[:n-1, :] = states[1:, :]
# up [[ 0, 1, 2, 3],
# left state right [ 0, 1, 2, 3],
# down [ 4, 5, 6, 7],
# [ 8, 9, 10, 11]]
#
# [[ 0, 0, 1, 2], [[ 0, 1, 2, 3], [[ 1, 2, 3, 3],
# [ 4, 4, 5, 6], [ 4, 5, 6, 7], [ 5, 6, 7, 7],
# [ 8, 8, 9, 10], [ 8, 9, 10, 11], [ 9, 10, 11, 11],
# [12, 12, 13, 14]] [12, 13, 14, 15]] [13, 14, 15, 15]]
#
# [[ 4, 5, 6, 7],
# [ 8, 9, 10, 11],
# [12, 13, 14, 15],
# [12, 13, 14, 15]]
如果你想排除終端狀態，你可以這樣做：
terminal_states = np.zeros((n, n), dtype=bool)
terminal_states[0, 0] = True
terminal_states[-1, -1] = True
states_r[terminal_states] = states[terminal_states]
states_l[terminal_states] = states[terminal_states]
states_u[terminal_states] = states[terminal_states]
states_d[terminal_states] = states[terminal_states]
如果您更喜歡一維方法：
import numpy as np
n = 4
states = np.arange(n*n)
valid_s = np.ones(n*n, dtype=bool)
valid_s[0] = False
valid_s[-1] = False
states_r = np.where(np.logical_and(valid_s, states % n < n-1), states+1, states)
states_l = np.where(np.logical_and(valid_s, states % n > 0), states-1, states)
states_u = np.where(np.logical_and(valid_s, states > n-1), states-n, states)
states_d = np.where(np.logical_and(valid_s, states < n**2-n), states+n, states)
慕桂英546537
TA貢獻1848條經驗 獲得超10個贊
另一種無需預分配數組的方法：
states = np.arange(16).reshape(4,4)
states_l = np.hstack((states[:,0][:,None],states[:,:-1],))
states_r = np.hstack((states[:,1:],states[:,-1][:,None]))
states_d = np.vstack((states[1:,:],states[-1,:]))
states_u = np.vstack((states[0,:],states[:-1,:]))
為了將它們全部變為一維，您始終可以使用flatten()/ravel()/reshape(-1)二維數組。
[[ 0 1 2 3]
[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[ 0 0 1 2] [[ 0 1 2 3] [[ 1 2 3 3]
[ 4 4 5 6] [ 4 5 6 7] [ 5 6 7 7]
[ 8 8 9 10] [ 8 9 10 11] [ 9 10 11 11]
[12 12 13 14]] [12 13 14 15]] [13 14 15 15]]
[[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]
[12 13 14 15]]
對于角落，你可以這樣做：
states_u[-1,-1] = 15
states_l[-1,-1] = 15
添加回答
舉報
0/150
提交
取消