Question

我正在尝试使用类方法中的for循环进行矢量化。 for循环具有以下形式：它遍历一堆点并依赖于某个变量（下面称为“self.condition_met”）是否为真，在该点上调用一对函数，并将结果添加到列表中。这里的每个点都是列表向量中的元素，即看起来像数组的数据结构（[[1,2,3]，[4,5,6]，...]）。这是有问题的功能：

def myClass:
   def my_inefficient_method(self):
       final_vector = []
       # Assume 'my_vector' and 'my_other_vector' are defined numpy arrays
       for point in all_points:
         if not self.condition_met:
             a = self.my_func1(point, my_vector)
             b = self.my_func2(point, my_other_vector)
         else:
             a = self.my_func3(point, my_vector)
             b = self.my_func4(point, my_other_vector)
         c = a + b
         final_vector.append(c)
       # Choose random element from resulting vector 'final_vector'

self_condition_met在调用my_inefficient_method之前设置，所以似乎没有必要每次检查它，但我不知道如何更好地编写它。由于这里没有破坏性操作，似乎我可以将整个事物重写为矢量化操作 - 这可能吗？任何想法如何做到这一点？

Answer 1

你可以重写my_funcx进行矢量化吗？如果是这样，你可以做

def myClass:
   def my_efficient_method(self):
       # Assume 'all_points', 'my_vector' and 'my_other_vector' are defined numpy arrays
       if not self.condition_met:
           a = self.my_func1(all_points, my_vector)
           b = self.my_func2(all_points, my_other_vector)
       else:
           a = self.my_func3(all_points, my_vector)
           b = self.my_func4(all_points, my_other_vector)
       final_vector = a + b
       # Choose random element from resulting vector 'final_vector'

Answer 2

这只需要NumPy中的几行代码（其余的只是创建数据集，几个函数和设置）。

import numpy as NP

# create two functions 
fnx1 = lambda x : x**2
fnx2 = lambda x : NP.sum(fnx1(x))

# create some data
M = NP.random.randint(10, 99, 40).reshape(8, 5)

# creates index array based on condition satisfaction
# (is the sum (of that row/data point) even or odd)
ndx = NP.where( NP.sum(M, 0) % 2 == 0 )

# only those data points that satisfy the condition (are even) 
# are passed to one function then another and the result off applying both 
# functions to each data point is stored in an array
res = NP.apply_along_axis( fnx2, 1, M[ndx,] )

print(res)
# returns: [[11609 15309 15742 12406  4781]]

根据你的描述我抽象了这个流程：

检查条件（布尔值）'if 真正的“
对这些数据调用对函数满足的点（行）条件
附加每组调用的结果到列表（'res'下面）

Answer 3

最好做mtrw，但如果你不确定矢量化，你可以在my_func上尝试numpy.vectorize

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.vectorize.html

在numpy / scipy中矢量化for循环？

3 个答案: