python - 有没有一种快速方法来替换仅包含 1 和 -1 的 np.array 元素

Question

假设 M 是一个形状为 (1024,1024) 的 2D numpy 数组，其中条目的值为 1 或 -1。我想用 exp(-x) 替换每个条目 x。有没有比使用 numpy.exp(-M) 函数更快的方法来做到这一点，以便它利用输入矩阵的元素仅采用少量不同值的事实？

Answer 1

这是您需要的吗？如果是这样，我认为这比任何涉及条件评估的操作都要快(也比使用 np.exp() 更快，正如 Mark Snyder 所展示的 - 感谢 Mark)。

import numpy as np
from math import e

M = np.random.randint(2, size=(1024,1024)) * 2 - 1

a = (1/e - e) / 2
b = (1/e + e) / 2

E = M * a + b

print(M[:3,:3])
# [[-1  1  1]
#  [-1 -1  1]
#  [-1  1 -1]]

print(E[:3,:3])
# [[2.71828183 0.36787944 0.36787944]
#  [2.71828183 2.71828183 0.36787944]
#  [2.71828183 0.36787944 2.71828183]]

实际上，只要矩阵的值为p，就可以使用这样的线性变换。和q必须转换为值为 r 的矩阵和s 。只需要解决系统即可

r = p * a + b
s = q * a + b

对于a和b 。通用解决方案是

a = (r - s) / (p - q)
b = r - p * a = s - q * a = (p * s - q * r) / (p - q)