BindingsArray

class qiskit.primitives.BindingsArray(data=None, shape=None)

베이스: ShapedMixin

. qiskit.QuantumCircuit에 대한 매개변수 바인딩 값 집합을 저장합니다.

단일 매개변수 바인딩 세트는 자유 qiskit.circuit.Parameter변수 s가 있는 회로에 바인딩할 수치 값을 제공합니다. 이 클래스의 인스턴스는 이러한 집합들로 구성된 배열형 컬렉션을 저장합니다. 가장 간단한 예로는 단일 매개변수 바인딩 집합으로 구성된 0차원 배열이 있으며, 반면 매개변수 바인딩 집합으로 구성된 n차원 배열은 값에 대한 n차원 스윕을 나타냅니다.

저장 형식은 매개변수에 연결된 배열의 사전입니다. {params_0: values_0,...} 각 배열의 마지막 차원이 회로 파라미터(의 일부)를 참조하는 데 사용되는 규칙이 있습니다. 예를 들어, 의 마지막 values_0 차원이 25라면, 이는 25개의 서로 다른 매개변수 에 대한 가능한 바인딩 params_0 값의 배열을 나타내며, 이때 의 선행 형상은 바인딩 배열의 shape 배열이다. 이를 통해 서로 다른 매개변수의 값을 하나의 큰 배열에 저장할지, 아니면 여러 개의 작은 배열에 분산하여 저장할지 유연하게 결정할 수 있습니다.

import numpy as np
from qiskit.primitives import BindingsArray

# 0-d array (i.e. only one binding)
BindingsArray({"a": 4, ("b", "c"): [5, 6]})

# single array, last index is parameters
parameters = tuple(f"a{idx}" for idx in range(100))
BindingsArray({parameters: np.ones((10, 10, 100))})

# multiple arrays, where each last index is parameters. notice that it's smart enough to
# figure out that a missing last dimension corresponds to a single parameter.
BindingsArray(
    {("c", "a"): np.zeros((10, 10, 2)), "b": np.ones((10, 10))}
)

. BindingsArray을 초기화합니다.

제공된 배열만으로도 인수를 명확하게 추론할 수 있는 경우에는 해당 shape 인수를 명시적으로 지정할 필요가 없습니다. 항목의 키에 매개변수가 data 하나만 포함되어 있고, 해당 배열의 차원이 1로 끝나는 경우 모호성이 발생합니다. 이 경우, 그것이 매개변수에 대한 인덱스인지, 아니면 에 포함되어야 하는지 shape판단할 수 없습니다.

객체는 float 형식의 Parameter 값만 표현할 수 있으므로, 이 클래스는 주어진 모든 값을 float 형식으로 변환합니다. 복소수와 같이 호환되지 않는 데이터 형식이 지정되면 예외가 TypeError 발생합니다.

매개변수

data (BindingsArrayLike | None) – 하나 이상의 매개변수를 해당 매개변수에 바인딩할 값의 배열로 매핑하는 것으로, 여기서 마지막 축은 매개변수를 나타냅니다.
shape (ShapeInput | None) – 이 바인딩에 포함된 각 배열의 선두 요소.

인상