python - 循环 2 个一维数组以在 numpy 中创建二维数组

Question

我必须一维数组

x = [1,2,3,4,5]

y = [5,6,7,8,9]

和一个零二维数组

2d_array=np.zeros((5, 5))

我有这个方程:50*x + 20*y

我想创建一个循环来从 x 和 y 中找到所有可能的答案 并将它们存储在 2d_array 中

[0,0,0,0,0

 0,0,0,0,0

 0,0,0,0,0

 0,0,0,0,0

 0,0,0,0,0]

所以这应该是

[50*x[0]+20*y[0],50*x[1]+20*y[0],50*x[2]+20*y[0],50*x[3]+20*y[0],50*x[4]+20*y[0]

 50*x[0]+20*y[1],50*x[1]+20*y[1]50*x[2]+20*y[1],50*x[3]+20*y[1],50*x[4]+20*y[1].......

诸如此类，我不确定解释是否清楚，但如果不清楚，请告诉我，我将上传问题的实际文件。

谢谢

Answer 1

您可以以矢量化方式执行计算:

x = np.array([1,2,3,4,5])
y = np.array([5,6,7,8,9])

res = 50*x + 20*y[:, None]

array([[150, 200, 250, 300, 350],
       [170, 220, 270, 320, 370],
       [190, 240, 290, 340, 390],
       [210, 260, 310, 360, 410],
       [230, 280, 330, 380, 430]])

这里，索引器[:, None]将y的形状从(1,)更改为(5, 1)。 Broadcasting然后允许创建二维数组结果。

与基于列表理解的方法相比，您可以预期性能会有所提高，尽管您可能只会在较大的输入数组中注意到这一点:

%timeit 50*x + 20*y[:, None]                                          # 10.1 µs
%timeit np.array([x_*50+y_*20 for y_ in y for x_ in x]).reshape(5,5)  # 30.2 µs