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Python numpy 矩阵特殊加、乘法与循环优化

2016-09-17 17:18 309 查看

python 矩阵的特殊加、乘法与循环优化

经常进行python矩阵运算的可能会用到不同的矩阵操作,numpy官方文档给出了不同操作的说明,一般需要的都可以在那里找到。实在难找可以到stack overflow上查一查,不过要考验英文、检索和代码阅读水平。

特殊乘法 numpy.kron与numpy.outer

今天阅读一段前人的代码,发现一段代码是想通过两个一维向量a,b构造一个矩阵。代码用了嵌套for循环

for i, a_i in enumerate(a):
for j, b_j in enumerate(b):
c[i,j]=do_something(a_i,b_j)


仔细阅读这段循环发现它是这样的:

让a中的第一个元素和b中的所有元素相乘做为输出矩阵的第一行(或第一列)

让a中第n个元素和b中所有元素相乘为第n行(或第n列)

…………依次如此 结果如图:



于是查找到符合这一要求的numpy对应的函数 numpy.kron 或者numpy.outer

当a,b皆为一维向量时,outer和kron结果相同,所以两种方法都可以。

不过kron用的时候一个必须是行向量,另一个为列向量,而outer很随意。

经测试,outer在这种情况下比kron要快很多。对比二者文档就会明白,二者针对不同目的。

于是采用outer函数代替循环,会发现速度得到提升,尤其当a,b长度很大时。

特殊加法numpy.add.outer

结果接下来又遇到一段类似的代码,发现是类似的操作不过将加法换做乘法。百度、官方文档貌似都不太好搜,于是去stackoverflow上瞧瞧果然大神们早已问过类似问题并给出了答案numpy.add.outer() 其实还有别的解决方法,感兴趣参看原问题

恩 用这个替换了循环后又是一阵酸爽!
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