numpy：重写外部乘积并以矢量形式添加对角线

Question

假设X是：

X = np.asarray(
   [0.5, 0.5],
   [0.87070241, 0.12929759],
   [0.97738616, 0.02261384],
   [0.99200957, 0.00799043]], dtype=np.float32)

对于每一行，我想将一行变成对角矩阵，并从中减去外积，如下所示：

np.diagflat(X[i, :]) - np.outer(X[i, :], X[i, :])

对于任何索引i。

当然，我可以在i上编写一个for循环，但是有没有办法以向量化的形式来实现它？

我发现似乎可以将减去的部分重写为：

X.T[:, None, :] * X.T[None, :]

但仍然不知道如何在不添加for循环的情况下正确地在其中添加diagflat或其等效内容。

Answer 1

可能有一种更具可读性的方法，但是：

(np.eye(2) * X[:, np.newaxis]) - (X[:, np.newaxis]) * X[..., np.newaxis]

应该做你想做的事。

编辑：从OP修正后，我的最初回答为(np.eye(2)[np.newaxis] - X[:, np.newaxis]) * X[..., np.newaxis]。