numpy中马氏距离的矢量化（平方）

Question

我有X（nxd）、Y（mxd）和正定L（dxd）。我要计算D，其中D_ij是（X_I-Y_I）*L*（X_I-Y_I）。T和m大约是250；D是10^4。在

我可以使用scipy.spatial.distance.cdist，但这很慢。在

scipy.spatial.distance.cdist(X, Y, metric='mahalanobis', VI=L)

看着Dougal对this question的回答，我试着

^{pr2}$

这也是非常缓慢的。在

有没有更有效的方法来矢量化这个计算？在

Answer 1

使用^{}和{a2}的组合有助于以下情况-

np.einsum('jil,jil->ij',np.tensordot(diff, L, axes=(2,0)), diff)

运行时测试-

^{pr2}$