python - 将二维数组中的每个值乘以另一个二维数组中的对应值

Question

正如标题所示，我试图将二维数组中的每个值乘以另一个二维数组中的相应值。我可以做到这一点并为此编写了以下代码。然而我的问题是它花费的时间太长，因为每个 2d 数组包含 1000 个数组，其中包含 15289 个数字。我必须这样做三次，因为我有三个这样的二维数组。目前，完成所有这些操作需要一分钟(运行以下代码大约需要 20 秒)。这太长了，因为我有 100 组数据来运行整个脚本，每个脚本都包含 3 个这样的二维数组。如果我能缩短这 20 秒，从长远来看，这将为我节省大量时间，因为其他一切都会顺利进行!

e_data = [[i*j for i,j in y] for y in np.dstack((e_data,sens_function))]    

e_data 是我的射电通量值(对于任何射电天文学家来说)，sens_function 是乘法中的另一个数组(这将得到我的 e_data 到我需要的单位)。任何帮助或建议将不胜感激!

Answer 1

我认为您使用嵌套的 for 循环和 dstack 过于复杂。您可以只使用 * (乘法)运算符。对于二维数组，它将执行元素乘法。请参阅以下示例:

e_data = np.arange(9).reshape(3,3)
print (arr1)
# [[0 1 2]
# [3 4 5]
# [6 7 8]]

sens_function = np.arange(9).reshape(3,3)
print (arr2)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]
# [6 7 8]]

result = e_data*sens_function
print (result)

# [[ 0  1  4]
# [ 9 16 25]
# [36 49 64]]