通过“相似向量”,我定义了一个向量,该向量仅在一个位置与给定向量相差 -1 或 1。但是,如果给定向量的元素为零,则只能相差 1。示例:
similar_vectors(np.array([0,0,0]))
array([[ 1., 0., 0.],
[ 0., 1., 0.],
[ 0., 0., 1.]])
similar_vectors(np.array([1,0,2,3,0,0,1]))
array([[ 0., 0., 2., 3., 0., 0., 1.],
[ 2., 0., 2., 3., 0., 0., 1.],
[ 1., 1., 2., 3., 0., 0., 1.],
[ 1., 0., 1., 3., 0., 0., 1.],
[ 1., 0., 3., 3., 0., 0., 1.],
[ 1., 0., 2., 2., 0., 0., 1.],
[ 1., 0., 2., 4., 0., 0., 1.],
[ 1., 0., 2., 3., 1., 0., 1.],
[ 1., 0., 2., 3., 0., 1., 1.],
[ 1., 0., 2., 3., 0., 0., 0.],
[ 1., 0., 2., 3., 0., 0., 2.]])
我想以最快的速度实现上述similar_vectors(vector)
函数。它在我的模拟中针对长度为 ~ 几十的 vector
运行了数百万次,因此速度至关重要。我对纯 numpy 解决方案以及其他语言的一些包装器都很感兴趣。代码可以并行。
我目前的实现如下:
def singleOne(length,positionOne): #generates a vector of len length filled with zeros apart from a single one at positionOne
arr=np.zeros(length)
arr[positionOne]=1
return arr
def similar_vectors(state):
connected=[]
for i in range(len(state)):
if(state[i]!=0):
connected.append(state-singleOne(state.shape[0],i))
connected.append(state+singleOne(state.shape[0],i))
return np.array(connected)
由于我无法轻易摆脱的 for 循环,这非常慢。
作为引用,我附上了 similar_vectors(vector)
的 1000 次执行的配置文件:
37003 function calls in 0.070 seconds
Ordered by: cumulative time
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 0.070 0.070 {built-in method builtins.exec}
1 0.003 0.003 0.070 0.070 <string>:2(<module>)
1000 0.035 0.000 0.064 0.000 <ipython-input-19-69431411f902>:6(similar_vectors)
11000 0.007 0.000 0.021 0.000 <ipython-input-19-69431411f902>:1(singleOne)
11000 0.014 0.000 0.014 0.000 {built-in method numpy.core.multiarray.zeros}
2000 0.009 0.000 0.009 0.000 {built-in method numpy.core.multiarray.array}
11000 0.002 0.000 0.002 0.000 {method 'append' of 'list' objects}
1000 0.000 0.000 0.000 0.000 {built-in method builtins.len}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
最佳答案
这是一种矢量化方法。
您可以创建一个 1s
和另一个 -1s
的对角矩阵,
然后将前者添加到原始数组中,将后者单独添加到原始数组不为 0
的位置。然后使用 np.concatenate
连接两个 ndarrays:
def similar_vectors(a):
ones = np.ones(len(a))
w = np.flatnonzero(a!=0)
return np.concatenate([np.diag(-ones)[w]+a, np.diag(ones)+a])
样本运行
a = np.array([1,0,2,3,0,0,1])
similar_vectors(a)
array([[0., 0., 2., 3., 0., 0., 1.],
[1., 0., 1., 3., 0., 0., 1.],
[1., 0., 2., 2., 0., 0., 1.],
[1., 0., 2., 3., 0., 0., 0.],
[2., 0., 2., 3., 0., 0., 1.],
[1., 1., 2., 3., 0., 0., 1.],
[1., 0., 3., 3., 0., 0., 1.],
[1., 0., 2., 4., 0., 0., 1.],
[1., 0., 2., 3., 1., 0., 1.],
[1., 0., 2., 3., 0., 1., 1.],
[1., 0., 2., 3., 0., 0., 2.]])
a = np.array([0,0,0])
similar_vectors(a)
array([[1., 0., 0.],
[0., 1., 0.],
[0., 0., 1.]])
关于python - 查找与给定向量相似的所有向量的快速方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55743128/