Question

我需要从代码中删除这个瓶颈。希望有人可以帮助我。

我有以下迭代（从nn反距离插值算法中提取）：

jinterpol=0
for w, ix in zip(wds, ixs):
        wz = np.vdot(w, z[ix])
        result[jinterpol] = wz
        jinterpol += 1

我尝试删除for循环：

result = np.dot(wds, z[ixs])

但当然它说ValueError：对象未对齐

你可以给我一些提示吗？非常感谢。

形状是：

wds：（550800,8）
z：（212065，）
z [ixs]：（550800,8）
ixs：（550800,8）

和

len（zip（distance，ixs））：550800
w：（8，）
ix：（8，）

Answer 1

您可以使用np.einsum：

>>> import numpy as np
>>> wds = np.random.rand(550800, 8)
>>> z = np.random.rand(212065)
>>> ixs = np.random.randint(212065, size=(550800, 8))

>>> np.einsum('ij,ij->i', wds, z[ixs])
array([ 1.65069924,  3.26203701,  3.16035664, ...,  1.76963986,
        2.09727537,  1.94905991])

>>> np.vdot(wds[0], z[ixs[0]])
1.6506992361953157
>>> np.vdot(wds[1], z[ixs[1]])
3.2620370116548827

Numpy 2D点操作，索引和迭代。如何优化？

1 个答案: