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<p>我使用Python(3.7.7)和numpy(1.17.4)处理中等大小的2d numpy阵列(从5000x80到200000x120)。对于给定的数组,我想计算该数组的所有列向量对之间的Hadamard乘积</p>
<p>我有:</p>
<pre><code> A A
[a,b,c,d] [a,b,c,d]
[1,2,3,4] [1,2,3,4]
[4,5,6,7] * [4,5,6,7]
[7,8,9,1] [7,8,9,1]
</code></pre>
<p>我想得到:</p>
<pre><code>[a*b, ac, ad, bc, bd, cd]
[ 2., 3., 4., 6., 8., 12.]
[20., 24., 28., 30., 35., 42.]
[56., 63., 7., 72., 8., 9.]
</code></pre>
<p>我已经从一位同事那里得到了一个使用np.kron的解决方案,我对此有点认可:</p>
<pre><code>def hadamard_kron(A: np.ndarray) -> :
"""Returns the hadamard products of all unique pairs of all columns,
and return indices signifying which columns constitute a given pair.
"""
n = raw_inputs.shape[0]
ind1 = (np.kron(np.arange(0, n).reshape((n, 1)), np.ones((n, 1)))).squeeze().astype(int)
ind2 = (np.kron(np.ones((n, 1)), np.arange(0, n).reshape((n, 1)))).squeeze().astype(int)
xmat2 = np.kron(raw_inputs, np.ones((n, 1))) * np.kron(np.ones((n, 1)), raw_inputs)
hadamard_inputs = xmat2[ind2 > ind1, :]
ind1_ = ind1[ind1 < ind2]
ind2_ = ind2[ind1 < ind2]
return hadamard_A, ind1_, ind2_
hadamard_A, first_pair_members, second_pair_members = hadamard_kron(a.transpose())
</code></pre>
<p>请注意,hadamard_A是我想要的,但是转置了(这也是我想要进一步处理的)。此外,ind1_(ind2_)给出了对象的索引,该对象作为计算hadamard乘积的对象对中的第一(第二)个元素。我也需要这些</p>
<p>然而,我觉得这段代码效率太低:它需要很长时间,而且由于我在算法中多次调用这个函数,我想知道是否有更聪明的解决方案?我是否忽略了一些可以巧妙地组合起来完成此任务的numpy/scipy工具</p>
<p>谢谢大家!:)</p>