Question

在以下代码中，我从 beta分布中抽取一维double-valued矩阵（mu），然后使用此mu矩阵使用伯努利分布对2-d二进制值矩阵（Z）进行采样。但有时我最终会得到一些仅由zero值填充的列。如何有效地编写一个函数来丢弃被零占用的列，并丢弃矩阵mu中的相应值，而不会在函数 func中导致任何冲突，其中<首先定义了strong> gsl matrices Z，mu？

由于我需要经常调用删除代码中零值列的函数，我想知道定义动态gsl矩阵的类型和分配特定大小但是能够{{1}的最佳方法是什么矩阵一遍又一遍没有发生任何错误？到目前为止，这是我的代码：

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谢谢！

Answer 1

这个答案并不是你所追求的，因为它只是Numpy。但是，我真的认为使用GSL会使代码变得更加复杂而无法获得实际收益。

你声称使用GSL是因为你相信它会得到＆＃34; C速度＆＃34; Numpy没有 - 这根本不是真的。 Numpy最终是用C语言编写的，所以如果你可以一次对整个数组执行操作，那么速度非常快。对Numpy数组的迭代速度较慢，但Cython +类型的内存视图允许您以＆＃34; C速度＆＃34;来执行此操作。

使用GSL的充分理由是：1）与使用GSL的现有C库进行交互或2）如果GSL提供了一个无法从Numpy获得的有用功能（在这种情况下，您可以使用该功能） + numpy的）。我不认为其中任何一个适用于此。

您可以轻松地将初始化函数减少为一个简短的纯Python + Numpy，它将在Numpy中的优化C循环中执行：

def initPar(alpha, N, K):
    mu = np.cumprod(np.random.beta(alpha,1,size=(K,)))

    # Bernoulli distribution is a special case of the binomial distribution
    # use array broadcasting to get the shape of Z
    Z = np.random.binomial(np.ones((N,1),dtype=np.int32),
                           mu[np.newaxis,:])
    return mu, Z

删除所有全部为零的列（以及mu的相应元素）的问题再次是直截了当的，并且很快就会出现问题：

mask = np.any(Z,axis=0) # true where any element of the set - i.e. the columns to keep
Z = Z[:,mask]
mu = mu[mask]

删除gsl矩阵的列

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