令x，y為N個(gè)元素的兩個(gè)numpy數(shù)組。我想創(chuàng)建一個(gè)numpy矩陣，其列為x的縮放移位版本。例如說(shuō)m=[0.2, 0.4, 1.2]然后我想要矩陣X = [0.2x+y, 0.4x+y, 1.2x+y]什么是最快（同時(shí)也是最簡(jiǎn)單的，最容易成為第二優(yōu)先級(jí)）的方式。目前，我正在做這樣的事情。ListVec = [m[i]*x+y for i in numpy.arange(len(m))]X = numpy.array(ListVec).T
3 回答
紅顏莎娜
TA貢獻(xiàn)1842條經(jīng)驗(yàn) 獲得超13個(gè)贊
import numpy as np
m = np.array([0.2, 0.4, 1.2])
x = 5
y = 3
X = m*x+y
這被稱為numpy廣播（既簡(jiǎn)便又快速；）
守著一只汪
TA貢獻(xiàn)1872條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊
當(dāng)X和Y是數(shù)組時(shí)使用愛(ài)因斯坦求和
In [70]: Y
Out[76]: array([5, 6, 7, 8, 9])
In [71]: X
Out[71]: array([0, 1, 2, 3, 4])
In [72]: m
Out[72]: [0.2, 0.4, 1.2]
In [73]: np.einsum('i,j', X, m)
Out[73]:
array([[0. , 0. , 0. ],
[0.2, 0.4, 1.2],
[0.4, 0.8, 2.4],
[0.6, 1.2, 3.6],
[0.8, 1.6, 4.8]])
In [74]: Y[...,np.newaxis] + np.einsum('i,j', X, m)
Out[74]:
array([[ 5. , 5. , 5. ],
[ 6.2, 6.4, 7.2],
[ 7.4, 7.8, 9.4],
[ 8.6, 9.2, 11.6],
[ 9.8, 10.6, 13.8]])
牧羊人nacy
TA貢獻(xiàn)1862條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊
如果您同時(shí)提供了示例x和y，那么它也會(huì)有所幫助m，但是：
In [435]: x,y = np.array([1,2,3,4]), np.array([.1,.2,.3,.4])
In [436]: m = [.2,.4,1.2]
因此，結(jié)果為（3，N）：
In [437]: np.array([i*x+y for i in m])
Out[437]:
array([[0.3, 0.6, 0.9, 1.2],
[0.5, 1. , 1.5, 2. ],
[1.3, 2.6, 3.9, 5.2]])
播放m：
In [438]: np.array(m)[:,None]*x + y
Out[438]:
array([[0.3, 0.6, 0.9, 1.2],
[0.5, 1. , 1.5, 2. ],
[1.3, 2.6, 3.9, 5.2]])
哎呀，我想念你的換位，
In [440]: np.array(m)*x[:,None] + y[:,None]
Out[440]:
array([[0.3, 0.5, 1.3],
[0.6, 1. , 2.6],
[0.9, 1.5, 3.9],
[1.2, 2. , 5.2]])
我會(huì)繼續(xù)將移調(diào)應(yīng)用于[438]
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