我正在寻找一种比双 for 循环更有效的方法来填充 2d numpy 数组。我遇到的问题是数组值依赖于其他几个数组。
在下面的代码中,k和d是整数,y和result是数组。任何帮助将不胜感激。
for i in xrange(1,d):
for j in xrange(k-i-1, k+1):
result[j][i] = ((x - y[j])/(y[j+i] - y[j]))*result[j,i-1] + ((y[j+i+1]-x)/(y[j+i+1] - y[j+1]))*result[j+1,i-1]
最佳答案
您似乎正在更新您的 result
数组,一次更新一列,使用来自先前更新列的数据。这使得很难对外部循环进行矢量化,我认为你不能这样做,除非你的数据有一些可以被利用的结构。内部循环非常容易向量化:
for i in xrange(1, d):
j = np.arange(k-i-1, k+1)
result[j, i] = ((x - y[j]) / (y[j+i] - y[j]) * result[j, i-1] +
(y[j+i+1] - x) / (y[j+i+1] - y[j+1]) * result[j+1, i-1])
通过在循环外定义一个 base_j = np.arange(k-d-2, k+1)
数组,然后在循环内使用类似j = base_j[d-i+1:]
。
关于python - 填充 Numpy 数组的有效方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19478510/