如何计算 numpy 中的所有向量差对？

Question

我知道我可以做到 np.subtract.outer(x, x)。如果 x 的形状为 (n,)，那么我最终得到一个形状为 (n, n) 的数组。但是，我有一个形状为 (n, 3) 的 x。我想输出形状为 (n, n, 3) 的东西。我该怎么做呢？也许 np.einsum?

Answer 1

您可以使用broadcasting after extending the dimensions with None/np.newaxis形成x的3D数组版本并从中减去原始的2D数组版本，就像这样-

x[:, np.newaxis, :] - x

样本运行-

In [6]: x
Out[6]: 
array([[6, 5, 3],
       [4, 3, 5],
       [0, 6, 7],
       [8, 4, 1]])

In [7]: x[:,None,:] - x
Out[7]: 
array([[[ 0,  0,  0],
        [ 2,  2, -2],
        [ 6, -1, -4],
        [-2,  1,  2]],

       [[-2, -2,  2],
        [ 0,  0,  0],
        [ 4, -3, -2],
        [-4, -1,  4]],

       [[-6,  1,  4],
        [-4,  3,  2],
        [ 0,  0,  0],
        [-8,  2,  6]],

       [[ 2, -1, -2],
        [ 4,  1, -4],
        [ 8, -2, -6],
        [ 0,  0,  0]]])

如何计算 numpy 中的所有向量差对？

How do I calculate all pairs of vector differences in numpy?

numpy

python-3.x

numpy-einsum