python - 等效于使用 numpy

Question

最近在做一些工作，需要做如下操作。

def myfunc(a, b):
    return a*b  # some operation here

a = [1,2,3]
b = [2,4,6,8]
print [[myfunc(i, j) for i in a] for j in b]

我需要从一维数组创建一个二维数组，如上所示。
有人可以告诉我使用 numpy 操作来做到这一点的方法吗？

数组a 和b 非常长。所以我假设 numpy 会提高性能。

Answer 1

您可以使用 numpy broadcasting :

a = np.array([1,2,3])
b = np.array([2,4,6,8])
a = a[:, None]
b = b[None, :]

a * np.log(a/b)

向 a 和 b 添加一个新轴(分别作为第二和第一轴)将使 a 的形状 ( 3, 1) 和b 的形状(1, 4)。然后，a/b 一个二维 (3, 4) 数组，其中第 i 列是 a[i]/b :

a/b
array([[ 0.5       ,  0.25      ,  0.16666667,  0.125     ],
       [ 1.        ,  0.5       ,  0.33333333,  0.25      ],
       [ 1.5       ,  0.75      ,  0.5       ,  0.375     ]])

然后您可以取逐点对数并乘以a。由于 np.log(a/b) 是 (3, 4) 而 a 是 (3, 1)，a 将再次被广播到 (3, 4)。

一个小细节是，由于广播发生的方式，将第二个轴添加到 b 不是强制性的。尽管如此，为了清楚起见，我更愿意将其明确写出来。