总结差异＆＃34; i＆＃34;

Question

我试图总结不同的差异＆＃34;我＆＃34;根据以下公式：

其中f是15x1的0和1数组，如下所示：

[[1]
 [0]
 [0]
 [0]
 [0]
 [0]
 [0]
 [0]
 [0]
 [1]
 [1]
 [0]
 [0]
 [0]
 [0]]

和M是一个8 x 15矩阵，也是0和1，第一行是：

[0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0]

＆＃34; F＆＃34;在while循环中并随着每次迭代而变化，所以我需要做很多次。我想实现上面的公式，以便从M（C，i）的相应元素中减去f中的每个元素，然后取绝对值，并将这些值相加。从手动计算这个值应该是10，所以很明显我当前的方法是错误的（这返回117）：

(np.sum(abs(f - M[C,])))

我可能会遗漏一些明显的东西，有人可以提供建议吗？当我尝试在范围（0,15）中循环时，我也是关闭的。

Answer 1

在减法期间，您希望在f之间M到broadcast。要做到这一点，形状必须兼容。 f必须为reshaped

f.reshape(-1) - M

f = np.random.random_integers(0,1,(15,1))
M = np.random.random_integers(0,1,(5,15))

>>> f.shape
(15, 1)
>>> M.shape
(5, 15)

>>> g = f.reshape(-1)
>>> g.shape
(15,)
>>> g
array([1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0])
>>> g - M
array([[ 0,  1,  0,  0, -1,  1,  0, -1, -1,  0,  0, -1,  1,  0,  0],
       [ 0,  1,  1,  0, -1,  1,  0,  0, -1,  1,  0,  0,  0,  0, -1],
       [ 0,  1,  0, -1, -1,  1,  0,  0,  0,  0,  0, -1,  0,  0, -1],
       [ 1,  0,  0, -1,  0,  0,  1, -1, -1,  1,  0, -1,  0,  0,  0],
       [ 0,  0,  0,  0,  0,  1,  1,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0]])
>>>

.ravel()也有效。

>>> f.ravel()
array([1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0])
>>> f.ravel() - M
array([[ 0,  1,  0,  0, -1,  1,  0, -1, -1,  0,  0, -1,  1,  0,  0],
       [ 0,  1,  1,  0, -1,  1,  0,  0, -1,  1,  0,  0,  0,  0, -1],
       [ 0,  1,  0, -1, -1,  1,  0,  0,  0,  0,  0, -1,  0,  0, -1],
       [ 1,  0,  0, -1,  0,  0,  1, -1, -1,  1,  0, -1,  0,  0,  0],
       [ 0,  0,  0,  0,  0,  1,  1,  0,  0,  1,  0,  0,  0,  0,  0]])
>>>

最后：

>>> np.sum(np.absolute(f.reshape(-1) - M))
30
>>>

Answer 2

如果我直接阅读这个问题，你可以做一些像

这样的事情

np.sum(np.abs(f.T - M[C])

例如：

import numpy as np
np.random.seed(0)
f = np.random.choice([0, 1], (15, 1))
M = np.random.choice([0, 1], (8, 15))
C = 0
np.sum(np.abs(f.T - M[C]))  # 7

要一次获得所有行的结果，可以使用

np.sum(np.abs(f.T - M), axis=1)  # [7, 7, 6, 9, 8, 5, 9, 7]