可以在numpy中向量化此计算吗？

Question

可以将以下numpy数组的表达式向量化以加快速度吗？

k_lin1x = [2*k_lin[i]*k_lin[i+1]/(k_lin[i]+k_lin[i+1]) for i in range(len(k_lin)-1)]

可以在numpy中向量化此计算吗？

Answer 1

x1 = k_lin
x2 = k_lin
s = len(k_lin)-1

np.roll(x2, -1) #do this do bring the column one position right

result1 = x2[:s]+x1[:s] #your divider. You add everything but the last element
result2 = x2[:s]*x1[:s] #your upper part

# in one line
result = 2*x2[:s]*x1[:s] / (x2[:s]+x1[:s])

您不会将最后一列添加或添加到计算中，您只需使用np.roll来移动列即可。 x2 [0] = x1 [1]，x2 [1] = x1 [2]。

这仅是有关如何处理google numpy roll的演示。 另外，除了在x2上使用s之外，您还可以直接删除最后一列，因为它对计算没有用。