減去兩個數組中的所有值對

我有兩個向量，v1和v2。我想從每個v1的值中減去v2的每個值，並將結果存儲在另一個向量中。我也想要使用非常大的矢量（例如1e6大小），所以我認爲我應該使用numpy來提高性能。減去兩個數組中的所有值對

到目前爲止我有：

import numpy 
v1 = numpy.array(numpy.random.uniform(-1, 1, size=1e2)) 
v2 = numpy.array(numpy.random.uniform(-1, 1, size=1e2)) 
vdiff = [] 
for value in v1: 
    vdiff.extend([value - v2])

這將創建100個條目，每個條目是大小100的數組，我不知道這是要做到這一點，雖然最有效的方式列表。我想用最小的對象大小（記憶方式）非常快地計算1e4期望值。

來源

2014-09-27 jpcgandre

你想要一個具有〜10^6 * 10^6 = 10^12值的結果嗎？這是行不通的。即使你每個值只使用一個字節，你也需要一個TB的內存。你可以分解它，但這仍然是很多計算。你爲什麼想要這個巨大的差異矩陣？也許有一條更好的路徑來實現你的目標。 – DSM 2014-09-27 16:18:37

我想計算兩個向量的差值，這兩個向量的值具有給定的概率密度函數。問題是其中一個矢量的值低於零，發生4e-6的概率，所以我需要生成1e6個樣本來捕捉它們。但讓我說我「只」需要每個矢量1e4的值，我可以做到嗎？ – jpcgandre 2014-09-27 16:22:04

你不會對你提到的巨型陣列有很多樂趣。但是，如果你有更合理的尺寸矩陣（小到足以使結果適合內存），最好的方法是使用broadcasting。

import numpy as np 

a = np.array(range(5, 10)) 
b = np.array(range(2, 6)) 

res = a[np.newaxis, :] - b[:, np.newaxis] 
print(res) 
# [[3 4 5 6 7] 
# [2 3 4 5 6] 
# [1 2 3 4 5] 
# [0 1 2 3 4]]

來源

2014-09-27 16:30:00

謝謝。作爲一個後續問題：我怎麼能繪製所有'res'值的經驗cdf？ – jpcgandre 2014-09-27 16:39:35

@jpcgandre似乎有多個stackoverflow問題已經問起有關同一主題。 [This answer]（http://stackoverflow.com/a/3220681/2922139）建議使用['ECDF']（http://statsmodels.sourceforge.net/devel/generated/statsmodels.distributions.empirical_distribution.ECDF。 html）函數在'statsmodels'中。雖然你可能想首先使用['np.ravel']（http://stackoverflow.com/a/3220681/2922139）或['np.flatten']（http：// docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.flatten.html）。 – 2014-09-27 16:43:50

減去兩個數組中的所有值對

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