python - 双循环优化

Question

我想计算一些线性插值，我正在使用以下 python 代码:

# Points array
V=np.array([-1/2, 1/2, 3/2, 5/2, 7/2, 9/2])

# Lagrange Interpolant
D=np.ones_like(V);

# Calculation
for n,i in enumerate(V):
    for m,j in enumerate(V):
        # This should exist otherwise we divide by zero
        if m!=n:
            D[n] *= (i-j)

# Invert Array
D=1/D

它工作正常。但由于我将运行十亿次，我想知道是否有更快的方法。

Answer 1

杠杆 broadcasting替换两个嵌套循环 -

mult = V[:,None] - V
np.fill_diagonal(mult,1)
out = mult.prod(1)