Numpy gcd功能

时间:2013-03-22 11:38:57

标签: python numpy greatest-common-divisor

numpy在模块结构的某处有gcd函数吗?

我知道fractions.gcd但认为numpy等效可能更快,并且使用numpy数据类型可以更好地工作。

除了link之外,我一直无法发现Google上的任何内容,这似乎过时了,我不知道如何访问它建议存在的_gcd函数。

天真地尝试:

np.gcd
np.euclid

对我不起作用......

5 个答案:

答案 0 :(得分:11)

你可以自己写:

def numpy_gcd(a, b):
    a, b = np.broadcast_arrays(a, b)
    a = a.copy()
    b = b.copy()
    pos = np.nonzero(b)[0]
    while len(pos) > 0:
        b2 = b[pos]
        a[pos], b[pos] = b2, a[pos] % b2
        pos = pos[b[pos]!=0]
    return a

以下是测试结果和速度的代码:

In [181]:
n = 2000
a = np.random.randint(100, 1000, n)
b = np.random.randint(1, 100, n)
al = a.tolist()
bl = b.tolist()
cl = zip(al, bl)
from fractions import gcd
g1 = numpy_gcd(a, b)
g2 = [gcd(x, y) for x, y in cl]
print np.all(g1 == g2)

True

In [182]:
%timeit numpy_gcd(a, b)

1000 loops, best of 3: 721 us per loop

In [183]:
%timeit [gcd(x, y) for x, y in cl]

1000 loops, best of 3: 1.64 ms per loop

答案 1 :(得分:10)

使用Python 3.5的任何人的公共服务公告

from math import gcd
gcd(2, 4)

如果你想自己写一篇文章:

def gcd(a: int, b: int): return gcd(b, a % b) if b else a

答案 2 :(得分:7)

gcd似乎还没有numpy功能。但是,有一个gcd function in fractions module。如果您需要在gcd数组上执行numpy,则可以使用它构建ufunc

gcd = numpy.frompyfunc(fractions.gcd, 2, 1)

答案 3 :(得分:1)

如果所需的结果不是元素gcd而是数组中所有数字的gcd,则可以使用下面的代码。

import numpy as np
from math import gcd as mathgcd

def numpy_set_gcd(a):
    a = np.unique(a)
    if not a.dtype == np.int or a[0] <= 0:
        raise ValueError("Argument must be an array of positive " +
                         "integers.")

    gcd = a[0]
    for i in a[1:]:
        gcd = mathgcd(i, gcd)
        if gcd == 1:
            return 1 

    return gcd

根据用例,省略排序步骤a = np.unique(a)会更快。

使用ufuncs的替代(可能更优雅但更慢)实现是

import numpy as np
from math import gcd as mathgcd
npmathgcd = np.frompyfunc(mathgcd, 2, 1)

def numpy_set_gcd2(a):
    a = np.unique(a)
    if not a.dtype == np.int or a[0] <= 0:
        raise ValueError("Argument must be an array of positive " +
                         "integers.")
    npmathgcd.at(a[1:], np.arange(a.size-1), a[:-1])
    return a[-1]

答案 4 :(得分:1)