是否可以将这个numpy数组比较矢量化？

mdfafbf1 于 2021-08-20 发布在 Java

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我在python中有两个numpy数组：

a = np.array(sorted(np.random.rand(6)*6)) # It is sorted.
b = np.array(np.random.rand(3)*6)

假设数组是

a = array([0.27148588, 0.42828064, 2.48130785, 4.01811243, 4.79403723, 5.46398145])
b = array([0.06231266, 1.64276013, 5.22786201])

我想生成一个包含索引的数组，其中 a 是 <= 比中的每个元素都多 b ，即我想要的正是：

np.argmin(np.array([a<b_i for b_i in b]),1)-1

产生 array([-1, 1, 4]) 意思是 b[0]<a[0] , a[1]<b[1]<a[2] 及 a[4]<b[2]<a[5] .
是否有任何本地numpy快速矢量化的方法来避免 for 环

python comparison numpy vectorization

来源：https://stackoverflow.com/questions/68308830/is-it-possible-to-vectorize-this-numpy-array-comparison

1条答案

按热度按时间

dwthyt8l1#

来回答您的具体问题，即，获取 np.array([a<b_i for b_i in b] ，您可以利用广播，在这里，您可以使用：

a[None, ...] < b[..., None]

因此：

>>> a[None, ...] < b[..., None]
array([[False, False, False, False, False, False],
       [ True,  True, False, False, False, False],
       [ True,  True,  True,  True,  True, False]])

重要的是，对于广播：

>>> a[None, ...].shape,  b[..., None].shape
((1, 6), (3, 1))

这里是官方numpy文档的链接，以了解广播。一些相关的花絮：
在两个阵列上操作时，numpy会按元素比较它们的形状。它从尾随（即最右侧）维度开始，然后向左运行。当需要时，两个维度是兼容的
他们是平等的，或者
其中一个是1
...
当比较的任一尺寸为一个时，使用另一个。换句话说，尺寸为1的尺寸标注会拉伸或“复制”以匹配其他尺寸标注。

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正如您问题下的评论所指出的，使用完全不同的方法在算法上比您自己的暴力解决方案要好得多，即利用二进制搜索，使用 np.searchsorted

赞(0）回复(0）举报 2021-08-20

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