加快计算矩阵辅助因子的python代码

Question

作为复杂任务的一部分，我需要计算matrix cofactors。我用这个nice code for computing matrix minors直接地做了这个。这是我的代码：

def matrix_cofactor(matrix):
    C = np.zeros(matrix.shape)
    nrows, ncols = C.shape
    for row in xrange(nrows):
        for col in xrange(ncols):
            minor = matrix[np.array(range(row)+range(row+1,nrows))[:,np.newaxis],
                           np.array(range(col)+range(col+1,ncols))]
            C[row, col] = (-1)**(row+col) * np.linalg.det(minor)
    return C

原来这个矩阵辅因子代码是瓶颈，我想优化上面的代码片段。有什么办法吗？

Answer 1

np.array(range(row)+range(row+1,nrows))[:,np.newaxis]的计算不依赖于col，因此可以将其移到内部循环之外并缓存该值。根据您拥有的列数，这可能会提供一个小的优化。