为什么这两个数学函数不返回相同的结果？

Question

我尝试使用花哨的索引而不是循环来加速Numpy中的函数。据我所知，我已经正确地实现了花哨的索引版本。问题是这两个函数（loop和fancy indexed）返回的结果不同。我不知道为什么。值得指出的是，如果使用较小的数组（例如20 x 20 x 20），函数返回的结果确实相同。在

下面我列出了重现错误所需的一切。{cdes>如果返回一个完整的数组}，那么返回的结果应该是相同的。在

from numpy import *

def rms(data, axis=0):
    return sqrt(mean(data ** 2, axis))

def find_maxdiff(data):
    samples, channels, epochs = shape(data)
    window_size = 50
    maxdiff = zeros(epochs)
    for epoch in xrange(epochs):
        signal = rms(data[:, :, epoch], axis=1)
        for t in xrange(window_size, alen(signal) - window_size):
            amp_a = mean(signal[t-window_size:t], axis=0)
            amp_b = mean(signal[t:t+window_size], axis=0)
            the_diff = abs(amp_b - amp_a)
            if the_diff > maxdiff[epoch]: 
                maxdiff[epoch] = the_diff

    return maxdiff

def find_maxdiff_fancy(data):
    samples, channels, epochs = shape(data)
    window_size = 50
    maxdiff = zeros(epochs)
    signal = rms(data, axis=1)
    for t in xrange(window_size, alen(signal) - window_size):
        amp_a = mean(signal[t-window_size:t], axis=0)
        amp_b = mean(signal[t:t+window_size], axis=0)
        the_diff = abs(amp_b - amp_a)
        maxdiff[the_diff > maxdiff] = the_diff

    return maxdiff

data = random.random((600, 20, 100))
find_maxdiff(data) - find_maxdiff_fancy(data)

data = random.random((20, 20, 20))
find_maxdiff(data) - find_maxdiff_fancy(data)

Answer 1

首先，在幻想中，如果我理解正确的话，你的信号现在是2D的-所以我认为显式地索引它会更清楚（例如amp_a=mean（signal[t-window_尺寸：t，：]，轴=0）。类似于alen（signal）——这两种情况下都应该是样本，所以我认为使用它会更清楚。在

当您在t循环中实际执行某个操作时，这是错误的—当samples < window_lenght时，就像20x20x20示例中那样，该循环永远不会执行。一旦循环被多次执行（即samples > 2 *window_length+1），错误就会出现。不知道为什么-他们看起来和我一样。在