Question

我正在寻找一种更有效的方法来填充2d numpy数组而不是双for循环。我遇到的问题是数组值依赖于其他几个数组。

在下面的代码中，k和d是整数，y和结果是数组。任何帮助将不胜感激。

for i in xrange(1,d):
    for j in xrange(k-i-1, k+1):
        result[j][i] = ((x - y[j])/(y[j+i] - y[j]))*result[j,i-1] + ((y[j+i+1]-x)/(y[j+i+1] - y[j+1]))*result[j+1,i-1]

Answer 1

您似乎使用先前更新的列中的数据一次更新result数组一列。这使得很难对外部循环进行矢量化，我不认为你可以做到这一点，除非你的数据有一些可被利用的结构。内部循环非常简单地进行矢量化：

for i in xrange(1, d):
    j = np.arange(k-i-1, k+1)
    result[j, i] = ((x - y[j]) / (y[j+i] - y[j]) * result[j, i-1] +
                    (y[j+i+1] - x) / (y[j+i+1] - y[j+1]) * result[j+1, i-1])

通过在循环外部定义base_j = np.arange(k-d-2, k+1)数组，然后使用类似j = base_j[d-i+1:]的内容将其切换到循环中，可以获得一些微小的改进。

Answer 2

你可以通过聪明的广播摆脱内部循环

tmp = ((x - y[k-i+1:k+1])/(y[k+1:k+1+i] - y[j]))*result[k-i+1:k+1,i-1] + ((y[k+2:k+i+2]-x)/(y[k+2:k+i+2] - y[k-i+2:k+2]))*result[k-i+2:k+2,i-1]
result[k-i+1:k+1, i] = tmp

但是因为你在内部循环中的界限依赖于外部循环，所以你也无法通过广播将其删除。

我过度使用tmp

填充Numpy数组的有效方法

2 个答案: