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如何使用矩阵乘法简化循环?

matrix for-loop python-2.7 python-3.x python

Atefeh Hedayati · 技术社区 · 2 年前

用2个循环代替2个循环有更有效的方法吗?

def cost_func(x, y):
     
    for i in range(24):
        for j in range(24):
            cost = np.sum(W[i][j]*(y[j] - x[i]))       
    
    return cost

W是一个矩阵(25,25),x,y是有25个元素的向量。

2 回复 | 直到 2 年前

Z Li 2 年前

正如@Tim Roberts所指出的,你并不100%确定你在这里想要实现什么,因为你没有节约成本。还有 np.sum 这是令人困惑的假设 x 和 y 是一维向量。但如果它们是一维向量,你可以:

import numpy as np
x = np.arange(24)
y = np.arange(24)
W = np.random.uniform(0, 1, (24, 24))
cost = (W * (y.reshape(1, -1) - x.reshape(-1, 1)))

# cost[i][j] = W[i][j]*(y[j] - x[i])

Tim Roberts 2 年前

numpy支持矩阵乘法运算符@。我认为你可以通过以下方式得到你想要的:

C:\tmp>python
Python 3.7.3 (v3.7.3:ef4ec6ed12, Mar 25 2019, 22:22:05) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
>>> x = np.arange(3).reshape(1,3)
>>> y = np.arange(4)
>>> W = np.ones((3,4))
>>> (-x)@W@y
array([-18.])
>>>

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