这是我在编写样本熵的python代码时遇到的问题。
map(max, abs(a[i]-a) ) 非常慢。
有没有其他函数比 map() 表现更好？
a 是 ndarray，看起来像 np.array([ [1,2,3,4,5],[2,3,4,5,6],[ 3,4,5,3,2] ])
最佳答案
使用向量化最大值
>>> map(max, abs(a[2]-a) )
[3, 4, 0]
>>> np.abs(a[2] - a).max(axis=1)
array([3, 4, 0])
关于python - 需要更快的 python 代码来计算样本熵，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/18469523/