使用 numpy 在 for 循环内部和外部向向量添加标量有区别吗？

Question

我试图在替换此代码段的 for 循环时利用 Python 的 Broadcasting 属性：

import numpy as np
B = np.random.randn(10,1)
k = 25
for i in range(len(B)):
  B[i][0]= B[i][0] + k

有了这个：

for i in range((lenB)):
  B=B+k

我观察到我得到了不同的结果。 当我在循环外尝试时，B = B+k，给出了与我期望的 B[i][0] = B[i][0] + k 相同的结果

为什么会这样？ 广播在循环内是否遵循不同的规则？

Answer 1

在您的第二个选项中，您需要执行以下操作：

B=B+k

正如你看到的，你不需要for循环，这是远远快于循环在“矢量”（ numpy阵列）。

它是某种形式的“矢量化”计算，而不是迭代计算，在复杂性和可读性方面更好。 两者都会产生相同的结果。

你可以看到很多的例子在矢量VS迭代，包括运行时间， 在这里。

您可以看到Andrew Ng 介绍numpy 广播属性的 精彩视频。