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如何使用对行和列的迭代在Python中填充矩阵

iteration matrix numpy python

mathemagician · 技术社区 · 7 年前

我有一个5乘10的矩阵P,我想填充它,这样 (P)ij = v[i] + u[j]

我试过:

P = np.empty((len(asset_grid),len(asset_grid)))
for i in range(asset_grid):
    for j in range(asset_grid):
        P[i,j] = asset_grid[i] + asset_grid[j]

但这给了我一个错误

TypeError: only integer arrays with one element can be converted to an index

我应该如何在Python中做到这一点。如果我的方法太幼稚,我很抱歉,我已经习惯了Matlab,现在正在慢慢学习Python。感谢您的帮助。

1 回复 | 直到 7 年前

juanpa.arrivillaga 7 年前

广播是你想做的。虽然对于像您这样的小阵列来说,这没有什么不同,但它会产生

>>> arr1 = np.arange(5)
>>> arr2 = np.arange(10,20)
>>> arr1[:,None] + arr2
array([[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
       [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
       [12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21],
       [13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22],
       [14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]])

通常带有 numpy 您希望避免对行和列进行迭代,并使用矢量化/广播操作。这就是速度提升的真正来源。

假设P_ij是x的第i个元素升到4次方,减去y的第j个元素升到2次方

通常,Python使用常见的Python运算符以矢量化的方式支持大多数算术运算:

>>> arr1[:, None]**4 - arr2**2
array([[-100, -121, -144, -169, -196, -225, -256, -289, -324, -361],
       [ -99, -120, -143, -168, -195, -224, -255, -288, -323, -360],
       [ -84, -105, -128, -153, -180, -209, -240, -273, -308, -345],
       [ -19,  -40,  -63,  -88, -115, -144, -175, -208, -243, -280],
       [ 156,  135,  112,   87,   60,   31,    0,  -33,  -68, -105]])

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