numpy - 两个 numpy 数组的平均绝对差

Question

我有两个一维 NumPy 数组 X 和 Y。我需要计算 X 的每个元素和 Y 的每个元素之间的平均绝对差。最简单的方法是使用嵌套的 for 循环:

import numpy as np
np.random.seed(1)
X = np.random.randint(10, size=10)
Y = np.random.randint(10, size=10)

s = 0
for x in X:
    for y in Y:
        s += abs(x - y)
mean = s / (X.size * Y.size)
#3.4399999999999999

问题:NumPy 是否提供此解决方案的矢量化、更快版本？

编辑:我需要平均绝对差异(始终非负)。抱歉造成困惑。

Answer 1

如果我正确理解你的定义，你可以使用广播。

np.mean(np.abs(X[:, None] - Y))