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我可能没有在这里看到明显的东西,但不相信 np.apply_along_axis
或 np.apply_over_axes
是我正在寻找的东西。假设我有以下两个数组:
arr1 = np.random.randn(10, 5)
arr2 = np.random.randn(10, )
以及以下函数:
def coefs(x, y):
return np.dot(np.linalg.inv(np.dot(x.T, x)), np.dot(x.T, y))
# the vector of coefficients in a multiple linear regression
在 arr1
和 arr2
上调用它可以顺利进行:
coefs(arr1, arr2)
Out[111]: array([-0.19474836, -0.50797551, 0.82903805, 0.06332607, -0.26985597])
但是,假设我有两个 3d 数组,而不是 1 维或 2d 数组:
arr3 = np.array([arr1[:-1], arr1[1:]])
arr4 = np.array([arr2[:-1], arr2[1:]])
正如预期的那样,如果我在这里应用该函数,我会得到
coefs(arr3, arr4)
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-127-4a3e7df02cda>", line 1, in <module>
coefs(arr3, arr4)
File "<ipython-input-124-7532b8516784>", line 2, in coefs
return np.dot(np.linalg.inv(np.dot(x.T, x)), np.dot(x.T, y))
ValueError: shapes (5,9,2) and (2,9,5) not aligned: 2 (dim 2) != 9 (dim 1)
...因为 NumPy 将每个数组视为一个对象,因为它应该。我想要做的是将 coefs() 函数应用于沿数组 0 轴的 2 个元素中的每一个元素。这是执行此操作的一种粗略方法:
tgt = []
for i, j in zip(arr3, arr4):
tgt.append(coefs(i, j))
np.array(tgt)
Out[136]:
array([[-0.34328006, -0.99116672, 1.42757897, -0.06687851, -0.44669182],
[ 0.44494495, -0.58017705, 0.75825944, 0.18795889, 0.4560851 ]])
我的问题是,有没有比使用 zip 和迭代(如上所述)更高效、更Python的方法?基本上,给定两个形状为 (2, n, k) 的输入数组和 (2, n),我希望返回的数组的形状为 (2, k)。谢谢。
最佳答案
对于通用形状的 3D
和 2D
数组 - arr3
和 arr4
,我们可以使用一些 np.einsum
拥有矢量化解决方案的魔力,就像这样 -
dot1 = np.einsum('ijk,ijl->ikl',arr3,arr3)
dot2 = np.einsum('ijk,ij->ik',arr3,arr4)
inv1 = np.linalg.inv(dot1)
tgt_out = np.einsum('ijk,ij->ik',inv1, dot2)
运行时测试
方法 -
def org_app(arr3, arr4):
tgt = []
for i, j in zip(arr3, arr4):
tgt.append(coefs(i, j))
return np.array(tgt)
def einsum_app(arr3, arr4):
dot1 = np.einsum('ijk,ijl->ikl',arr3,arr3)
dot2 = np.einsum('ijk,ij->ik',arr3,arr4)
inv1 = np.linalg.inv(dot1)
return np.einsum('ijk,ij->ik',inv1, dot2)
时间安排和验证 -
In [215]: arr3 = np.random.rand(50,50,50)
...: arr4 = np.random.rand(50,50)
...:
In [216]: np.allclose(org_app(arr3, arr4), einsum_app(arr3, arr4))
Out[216]: True
In [217]: %timeit org_app(arr3, arr4)
100 loops, best of 3: 4.82 ms per loop
In [218]: %timeit einsum_app(arr3, arr4)
100 loops, best of 3: 19.7 ms per loop
看起来einsum
并没有给我们带来任何好处。这是预料之中的,因为基本上 einsum
正在与 np.dot
进行斗争,后者在 sum-reduction
方面要好得多,即使我们使用的是它在一个循环中。我们可以与 np.dot 战斗的唯一情况是当我们循环足够多时,这应该使 einsum 具有竞争力。我们循环的时间等于输入数组第一个轴的长度。让我们增加它并再次测试 -
In [219]: arr3 = np.random.rand(1000,10,10)
...: arr4 = np.random.rand(1000,10)
...:
In [220]: %timeit org_app(arr3, arr4)
10 loops, best of 3: 23 ms per loop
In [221]: %timeit einsum_app(arr3, arr4)
100 loops, best of 3: 9.1 ms per loop
einsum
绝对赢了!
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和 np.dot
之间的斗争值得一看。
另外,请注意,如果我们需要使用基于循环的方法,我们应该初始化输出数组,然后将 coefs 中的输出值分配给它,而不是附加,因为后者是一个缓慢的过程。
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