[英]Numpy “double”-broadcasting - is it possible?
是否可以使用“双重”广播删除以下代码中的循环? 换句话说,要在整个时间数组T
以及相同尺寸的数组freqs
和phases
之间进行广播。
freqs = np.arange(100)
phases = np.random.randn(len(freqs))
T = np.arange(0, 500)
signal = np.zeros(len(T))
for i in xrange(len(signal)):
signal[i] = np.sum(np.cos(freqs*T[i] + phases))
您可以通过向T
添加新轴来将T
重塑为2d数组,当与1d数组相乘/相加时将触发广播,然后稍后使用numpy.sum
折叠此轴:
np.sum(np.cos(freqs * T[:,None] + phases), axis=1)
# add new axis remove it with sum
测试 :
(np.sum(np.cos(freqs * T[:,None] + phases), axis=1) == signal).all()
# True
我刚想到的一个想法(但是这可能在计算上昂贵吗?)是将参数构造为矩阵:
phases = phases.reshape((len(phases), 1))
argumentMatrix = np.outer(freqs, T) + phases
cosineMatrix = np.cos(argumentMatrix)
signal = np.sum(cosineMatrix, axis=0) # sum, collapsing columns
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