使用多個相同數組索引的數組操作

我對Python非常陌生，我試圖習慣於執行Python的數組操作，而不是在數組中循環。下面是那種環接動作我做的一個例子，但我無法制定出不依賴於循環合適的純數組操作：使用多個相同數組索引的數組操作

import numpy as np 

def f(arg1, arg2): 
    # an arbitrary function 


def myFunction(a1DNumpyArray): 
    A = a1DNumpyArray  

    # Create a square array with each dimension the size of the argument array. 
    B = np.zeros((A.size, A.size)) 

    # Function f is a function of two elements of the 1D array. For each 
    # element, i, I want to perform the function on it and every element 
    # before it, and store the result in the square array, multiplied by 
    # the difference between the ith and (i-1)th element. 
    for i in range(A.size): 
    B[i,:i] = f(A[i], A[:i])*(A[i]-A[i-1]) 

    # Sum through j and return full sums as 1D array. 
    return np.sum(B, axis=0)

總之，我整合功能，有兩個相同數組的元素作爲參數，返回積分結果數組。

有沒有更緊湊的方式來做到這一點，而不使用循環？

來源

2016-09-21 Ian Della-Rocca

現在閱讀起來比較容易。任何你想妥協的理由？ – erip

我被一位資深Pythoneer告知：「不要使用循環來操作數組，使用數組操作。」顯然，如果這太過於妥協易讀性，我會堅持循環。 –

我想說一個更好的規則是「不要使用循環來操作數組，如果存在一個數組操作來執行你所需要的操作」。 – Kevin

使用任意f函數，而這個[i, :i]業務通過傳遞循環而變得複雜。

大部分快速編譯的numpy操作對整個數組或整行和/或列起作用，並且可以有效地並行執行。循環固有的循環（來自一個循環的值取決於前一個循環）不適合。每個循環中不同大小的列表或數組也是一個很好的指示器，「矢量化」將很困難。

for i in range(A.size): 
    B[i,:i] = f(A[i], A[:i])*(A[i]-A[i-1])

與樣品A和已知f（那樣簡單arg1*arg2），我會產生B陣列，並尋找治療B作爲一個整體的圖案。乍一看，它看起來像你的B是一個較低的三角形。有些功能可以幫助索引這些內容。但是最後的總和可能會改變這幅畫。

有時我會用自下而上的方法解決這些問題，首先嚐試去除內部循環。但在這種情況下，我認爲需要採取某種全方位的方法。

來源

2016-09-21 17:30:49 hpaulj

使用多個相同數組索引的數組操作

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