Question

我有一个相当简单的数学运算，我想在数组上执行。让我写出这个例子：

A = numpy.ndarray((255, 255, 3), dtype=numpy.single)
# ..
for i in range(A.shape[0]):
    for j in range(A.shape[1]):
        x = simple_func1(i)
        y = simple_func2(j)
        A[i, j] = (alpha * x * y + beta * x**2 + gamma * y**2, 1, 0)

所以基本上，（i，j）和该值的3个值之间存在映射（这是用于可视化）。我想把它卷起来以某种方式对此进行矢量化，但我不确定如何或如果可以的话。感谢。

Answer 1

这是矢量化版本：

i = arange(255)
j = arange(255)
x = simple_func1(i)
y = simple_func2(j)
y = y.reshape(-1,1)    

A = alpha * x * y + beta * x**2 + gamma * y**2 # broadcasting is your friend here

如果要用1和0填充最后一个坐标：

B = empty(A.shape+(3,))
B[:,:,0] = A
B[:,:,1] = 1 # broadcasting again
B[:,:,2] = 0

Answer 2

您必须更改simple_funcN，以便将数组作为输入，并将数组创建为输出。之后，您可以查看numpy.meshgrid（）或the cartesian() function here来构建坐标数组。之后，您应该能够使用坐标数组用一行填充A。

python中对数组的快速数学运算

2 个答案: