有效地减去不同形状的numpy数组

Question

使用 numpy 的优秀广播规则，您可以从具有

的形状 (5,3) 数组 X 中减去形状 (3,) 数组 v

X - v

结果是一个形状为 (5,3) 的数组，其中每一行 i 是差值 X[i] - v。

有没有办法从 X 中减去形状 (n,3) 数组 w 以便 w 的每一行都从整个数组中减去 X 没有明确使用循环？

Answer 1

您需要使用 None/np.newaxis to form a 3D array and then do subtraction by w. This would bring in broadcasting 扩展 X 的维度，以发挥此 3D 操作的作用，并产生形状为 (5,n,3) 的输出。实现看起来像这样 -

X[:,None] - w  # or X[:,np.newaxis] - w

相反，如果所需的顺序是 (n,5,3)，那么您需要扩展 w 的维度，就像这样 -

X - w[:,None] # or X - w[:,np.newaxis]

样本运行-

In [39]: X
Out[39]: 
array([[5, 5, 4],
       [8, 1, 8],
       [0, 1, 5],
       [0, 3, 1],
       [6, 2, 5]])

In [40]: w
Out[40]: 
array([[8, 5, 1],
       [7, 8, 6]])

In [41]: (X[:,None] - w).shape
Out[41]: (5, 2, 3)

In [42]: (X - w[:,None]).shape
Out[42]: (2, 5, 3)

有效地减去不同形状的numpy数组

Subtracting numpy arrays of different shape efficiently

python

arrays

numpy

vectorization

array-broadcasting