어떻게 파이썬에서 입력 변수를 통과하는 루프를 만들 수 있습니까?

Question

변수 이름을 통과 할 수있는 일종의 루프를 만들면이 코드를 수정하여 'data1이 None'이 아닌 부분을 적어 두지 않아야합니까? 함수에 대한 입력 수가 어떻게 든 변할 수있는 일종의 동적 코드를 만들 수있는 방법이 있는지 궁금합니다. 예를 들어 100 개의 다른 데이터 집합을 입력한다고 가정 해 봅시다. 그들 모두는 기능에 대한 정보를 제공 할 부분에서 무엇을해야합니까? 또한 어떻게 두 플롯에 제목을 둘 수 있습니까? 왜냐하면 plt.title()을 사용할 때 마지막 제목 만 표시하기 때문입니다.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 


np.random.seed(4) 

randomSet = np.random.randint(0, 2, (10, 20)) 

np.random.seed(3) 
randomSet3 = np.random.randint(0, 2, (10, 20)) 

np.random.seed(2) 
randomSet2 = np.random.randint(0, 2, (10, 20)) 

np.random.seed(1) 
randomSet1 = np.random.randint(0, 2, (10, 20)) 


    def showResult(data, data1 = None, data2 = None, data3 = None, data4 = None, data5 = None, nscan = 1): 
    #index = 0 
    total = np.zeros(data.shape[0]*data.shape[1]) 
    dataList = [data.reshape(data.shape[0]*data.shape[1])] 

    if data1 is not None: 
     dataList.append(data1.reshape(data1.shape[0]*data1.shape[1])) 


    if data2 is not None: 
     dataList.append(data2.reshape(data2.shape[0]*data2.shape[1])) 


    if data3 is not None: 
     dataList.append(data3.reshape(data3.shape[0]*data3.shape[1])) 


    if data4 is not None: 
     dataList.append(data4.reshape(data4.shape[0]*data4.shape[1])) 

    if data5 is not None: 
     dataList.append(data5.reshape(data5.shape[0]*data5.shape[1])) 

    #total = copy.copy(data) 


    for i in range(nscan): 
     total += dataList[i]    




    fig = plt.figure(figsize = (8, 10)) 
    ax1 = fig.add_subplot(211) 
    ax2 = fig.add_subplot(212) 
    ax1.imshow(total.reshape(data.shape[0], data.shape[1]), cmap= 'gray', interpolation= 'nearest') 
    #plt.title('Image') 

    ax2.hist(total) 
    #plt.title('Histogram') 
    plt.show() 
    return total 

showResult(randomSet, randomSet1, randomSet, randomSet3, randomSet, randomSet2, nscan= 6) 

출력은 다음과 같아야합니다

array([ 1., 2., 5., 4., 4., 2., 4., 3., 2., 5., 0., 3., 5., 
     6., 2., 5., 5., 5., 0., 0., 0., 2., 2., 1., 2., 0., 
     4., 0., 5., 4., 4., 4., 1., 6., 2., 1., 3., 1., 4., 
     1., 2., 4., 1., 3., 5., 3., 1., 5., 2., 4., 4., 1., 
     1., 3., 1., 6., 3., 5., 5., 1., 3., 5., 4., 1., 4., 
     3., 5., 5., 4., 5., 2., 1., 4., 1., 2., 1., 6., 3., 
     2., 4., 5., 1., 1., 2., 5., 3., 2., 5., 3., 2., 3., 
     3., 4., 1., 4., 2., 5., 2., 4., 5., 5., 5., 1., 4., 
     5., 0., 4., 1., 5., 1., 5., 2., 2., 2., 1., 3., 1., 
     1., 3., 1., 3., 3., 5., 5., 5., 2., 2., 1., 4., 5., 
     2., 5., 2., 3., 2., 0., 0., 5., 5., 5., 2., 2., 1., 
     1., 4., 4., 4., 2., 5., 2., 4., 5., 4., 2., 2., 1., 
     4., 4., 2., 4., 4., 1., 4., 3., 5., 0., 1., 2., 3., 
     0., 5., 3., 2., 2., 2., 4., 4., 2., 4., 0., 5., 5., 
     2., 3., 0., 1., 1., 5., 3., 1., 3., 5., 1., 2., 3., 
     5., 5., 2., 2., 5.]) 

Output plots

Answer 1

당신은 개별적으로 각 데이터 집합을 하드 코어 할 필요가 없습니다. np.random.randint(low, high, (x, y, n))으로 전화하여 n을 검사/시도 횟수로 간단하게 지정할 수 있습니다. 마지막 축을 따라 그들을 합산하면 shape (x, y)로 배열을 얻는다는 것을 의미합니다. 이는 np.sum()으로 간단히 수행 할 수 있습니다.

서브 플로트에 제목을 추가하는 방법은 here입니다. 전체적으로

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

np.random.seed(0) 

sets = 6 
data = np.random.randint(0, 2, (10, 20, sets)) 

def plot_data(data): 
    total = np.sum(data, axis=-1) 

    fig = plt.figure(figsize=(8, 10)) 
    ax1 = fig.add_subplot(211) 
    ax2 = fig.add_subplot(212) 
    ax1.imshow(total, cmap= 'gray', interpolation= 'nearest') 
    ax1.set_title('Image') 
    # best way to flatten a numpy array 
    ax2.hist(total.flatten()) 
    ax2.set_title('Histogram') 
    plt.show() 

plot_data(data)