python - 在 Python 中使用带有 FUN ="-"的外部函数

Question

在R中，可以使用outer函数来计算矩阵的外积，但也可以使用其他运算，例如FUN="-"来运算减法。在 Python、NumPy 或 Pandas 中做同样的事情是否可行？

所以我寻找与此 R 代码等效的代码:

outer(x, y, FUN="-")

在 numpy.outer 中，您可以像在 R 代码中那样编写类似 numpy.outer(x, y) 的内容来计算外积，但只要我知道，没有其他参数允许进行其他运算，例如减法。

那么我怎样才能得到它呢？或者我错过了什么？

Answer 1

您可以使用broadcasting :

In [152]: a = np.arange(5)

In [153]: b = np.arange(8)[::-1]

In [154]: a
Out[154]: array([0, 1, 2, 3, 4])

In [155]: b
Out[155]: array([7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0])

In [156]: a[:, None] - b
Out[156]: 
array([[-7, -6, -5, -4, -3, -2, -1,  0],
       [-6, -5, -4, -3, -2, -1,  0,  1],
       [-5, -4, -3, -2, -1,  0,  1,  2],
       [-4, -3, -2, -1,  0,  1,  2,  3],
       [-3, -2, -1,  0,  1,  2,  3,  4]])

其中 a[:, None] 在 a 中插入一个额外的轴，使其成为垂直数组(也可以通过 a.reshape( -1, 1))。因此它自动 broadcasted匹配b。

In [157]: a[:, None]
Out[157]: 
array([[0],
       [1],
       [2],
       [3],
       [4]])

确认匹配:

> a = 0:4
> b = 7:0
> outer(a, b, FUN="-")
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8]
[1,]   -7   -6   -5   -4   -3   -2   -1    0
[2,]   -6   -5   -4   -3   -2   -1    0    1
[3,]   -5   -4   -3   -2   -1    0    1    2
[4,]   -4   -3   -2   -1    0    1    2    3
[5,]   -3   -2   -1    0    1    2    3    4