python - 如何在 Python 中使用行和列迭代来填充矩阵

Question

所以我有一个包含 5 个整数 v 的数组和另一个包含 10 个整数 v 的数组。 我有一个 5 x 10 矩阵 P，我想要填充它，以便 (P)ij = v[i] + u[j]

我尝试过:

P = np.empty((len(asset_grid),len(asset_grid)))
for i in range(asset_grid):
    for j in range(asset_grid):
        P[i,j] = asset_grid[i] + asset_grid[j]

但它给了我一个错误

TypeError: only integer arrays with one element can be converted to an index

我应该如何在 Python 中做到这一点。如果我的方法太天真，我深表歉意，我习惯了Matlab，现在正在慢慢学习Python。任何帮助表示赞赏。

Answer 1

广播是您想做的事情。尽管对于像您这样的小数组来说，这没有什么区别，但对于较大的数组来说，它会产生显着差异:

>>> arr1 = np.arange(5)
>>> arr2 = np.arange(10,20)
>>> arr1[:,None] + arr2
array([[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
       [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
       [12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21],
       [13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22],
       [14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]])

一般为numpy您希望避免行和列上的迭代并使用矢量化/广播操作。这就是速度改进的真正来源。

因此，根据您的评论进行详细说明:

Say P_ij is ith element of x raised to the 4th power minus jth element of y raised to 2nd power

一般来说，Python 使用常用的 Python 运算符以向量化方式支持大多数算术运算:

>>> arr1[:, None]**4 - arr2**2
array([[-100, -121, -144, -169, -196, -225, -256, -289, -324, -361],
       [ -99, -120, -143, -168, -195, -224, -255, -288, -323, -360],
       [ -84, -105, -128, -153, -180, -209, -240, -273, -308, -345],
       [ -19,  -40,  -63,  -88, -115, -144, -175, -208, -243, -280],
       [ 156,  135,  112,   87,   60,   31,    0,  -33,  -68, -105]])