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从没有循环的矩阵B的每一行中减去矩阵A的每一行

array-broadcasting linear-algebra matrix numpy python

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coolscitist · 技术社区 · 8 年前

给定两个数组, A (形状:M X C)和 B (形状:N X C),有没有办法减去 A. 从每行 B 不使用循环?最终输出为形状(M N X C)。

实例

A = np.array([[  1,   2,   3], 
              [100, 200, 300]])

B = np.array([[  10,   20,   30],
              [1000, 2000, 3000],
              [ -10,  -20,   -2]])

所需结果(可以有其他形状)(编辑):

array([[  -9,   -18,   -27],
       [-999, -1998, -2997],
       [  11,    22,     5],
       [  90,   180,   270],
       [-900, -1800, -2700],
       [ 110,   220,   302]])

Shape: 6 X 3

(循环太慢,“outer”会减去每个元素,而不是每行)

2 回复 | 直到 6 年前

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kmario23 Mazdak 5 年前

通过利用 broadcasting 例如:

In [28]: (A[:, np.newaxis] - B).reshape(-1, A.shape[1])
Out[28]: 
array([[   -9,   -18,   -27],
       [ -999, -1998, -2997],
       [   11,    22,     5],
       [   90,   180,   270],
       [ -900, -1800, -2700],
       [  110,   220,   302]])

或者,比 广播 ,我们必须使用 numexpr 例如:

In [31]: A_3D = A[:, np.newaxis]
In [32]: import numexpr as ne

# pass the expression for subtraction as a string to `evaluate` function
In [33]: ne.evaluate('A_3D - B').reshape(-1, A.shape[1])
Out[33]: 
array([[   -9,   -18,   -27],
       [ -999, -1998, -2997],
       [   11,    22,     5],
       [   90,   180,   270],
       [ -900, -1800, -2700],
       [  110,   220,   302]], dtype=int64)

另一种效率最低的方法是使用 np.repeat 和 np.tile 匹配两个阵列的形状。但是,请注意,这是 效率最低 选项,因为它使副本尝试匹配形状时。

In [27]: np.repeat(A, B.shape[0], 0) - np.tile(B, (A.shape[0], 1))
Out[27]: 
array([[   -9,   -18,   -27],
       [ -999, -1998, -2997],
       [   11,    22,     5],
       [   90,   180,   270],
       [ -900, -1800, -2700],
       [  110,   220,   302]])

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Rodrigo de Azevedo 8 年前

使用 Kronecker product ( numpy.kron ):

>>> import numpy as np
>>> A = np.array([[  1,   2,   3], 
...               [100, 200, 300]])
>>> B = np.array([[  10,   20,   30],
...               [1000, 2000, 3000],
...               [ -10,  -20,   -2]])
>>> (m,c) = A.shape
>>> (n,c) = B.shape
>>> np.kron(A,np.ones((n,1))) - np.kron(np.ones((m,1)),B)
array([[   -9.,   -18.,   -27.],
       [ -999., -1998., -2997.],
       [   11.,    22.,     5.],
       [   90.,   180.,   270.],
       [ -900., -1800., -2700.],
       [  110.,   220.,   302.]])