python - 迭代两个 numpy 数组返回一维数组

Question

我经常有一个函数返回单个值，例如最大值或积分。然后我想迭代另一个参数。这是一个使用抛物线的简单示例。我不认为它是广播，因为我只想要一维数组。在这种情况下它的最大值。现实世界的示例是太阳能电池的最大功率点与光强度的函数关系，但原理与此示例相同。

import numpy as np
x = np.linspace(-1,1) # sometimes this is read from file
parameters = np.array([1,12,3,5,6]) 
maximums = np.zeros_like(parameters)

for idx, parameter in enumerate(parameters):
    y = -x**2 + parameter
    maximums[idx] = np.max(y) # after I have the maximum I don't need the rest of the data.

print(maximums)

在 Python/Numpy 中执行此操作的最佳方法是什么？我知道一种简化方法是将函数设为 def，然后使用 np.vectorize，但我的理解是它不会使代码更快。

Answer 1

将其中一个数组扩展到2D，然后让broadcasting以矢量化方式进行外部添加 -

maximums = (-x**2 + parameters[:,None]).max(1).astype(parameters.dtype)

或者，显式使用外部加法 -

np.add.outer(parameters, -x**2).max(1).astype(parameters.dtype)