Question

假设我有一个列向量

B = [[5], 
     [7]]

和一个数组

A = [[1, 1, 1, 1], 
     [247, 121, 1, 314]]

我想要的是将A的第一行与B的对应部分（以及类似的底部部分）相结合，然后在这些对上评估函数func(a,b)。因此，例如，如果函数是scipy.special.betaln，我想计算以下

C = [[betaln(1,5)  , betaln(1,5)  , betaln(1,5), betaln(1,5)  ]
     [betaln(247,7), betaln(121,7), betaln(1,7), betaln(314,7)]]

产生：

C = [[-1.609 , -1.609  , -1.609, -1.609 ]
     [-32.070, -27.1618, -1.945, -33.732]]

实际上，我将拥有一个阵列A，其中包含大约27,000列和行，从几个到几百个。因此，B也将是长度为1或2到几百的向量。我坚持这个，我不知道什么是最好的（快速）方式。我在张量流上做这个，因此A和B是张量，但是numpy数组也可以正常工作。（或者也许是发电机？我不知道......）

谢谢！

Answer 1

scipy.special.betaln是ufunc，这意味着它可以接受数组（或者在这种情况下，甚至是列表列表）作为输入。 A和B中的值将自动为broadcasted：

In [205]: special.betaln([[1, 1, 1, 1], [247, 121, 1, 314]], [[5], [7]])
Out[205]: 
array([[ -1.60943791,  -1.60943791,  -1.60943791,  -1.60943791],
       [-32.0707512 , -27.16180903,  -1.94591015, -33.73292188]])

在整个数组上调用betaln一次比调用betaln多次快得多 - 每对标量值一次。

堆叠列向量和数组

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