如何向量化以下python代碼？

Question

我正在嘗試使用Numpy和矢量化操作來使代碼段運行得更快，但我沒有成功找到解決方案。 如果有人有想法......謝謝。

這是帶循環的工作代碼：

y = np.zeros(len(tab))
for i in range(len(tab)):
    s =  0
    for n in range(len(coef[0])):
        s += coef[0][n] * ((a + b * np.dot(tab[i], vectors[n])) ** d)
    y[i] = s

哪里，

• tab：numpy.array（N，M）
• 矢量：numpy.array（P，M）
• coef：numpy.array（1，P）
• a，b，c：常數（a = 0，如果它更容易）

Answer 1

您可以使用基於np.einsum的方法和使用np.einsum matrix-multiplication with np.dot如下所示 -

# Calculate "((a + b * np.dot(tab[i], vectors[n])) ** d)" part
p1 = (a + b*np.einsum('ij,kj->ki',tab,vectors))**d

# Include "+= coef[0][n] *" part to get the final output
y_vectorized = np.dot(coef,p1)

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運行時測試

數據集＃1：

這是一個快速運行時測試，將原始循環方法與針對某些隨機值的建議方法進行比較 -

In [168]: N = 50
     ...: M = 50
     ...: P = 50
     ...: 
     ...: tab = np.random.rand(N,M)
     ...: vectors = np.random.rand(P,M)
     ...: coef = np.random.rand(1,P)
     ...: 
     ...: a = 3.233
     ...: b = 0.4343
     ...: c = 2.0483
     ...: d = 3
     ...: 

In [169]: %timeit original_approach(tab,vectors,coef,a,b,c,d)
100 loops, best of 3: 4.18 ms per loop

In [170]: %timeit proposed_approach(tab,vectors,coef,a,b,c,d)
10000 loops, best of 3: 136 µs per loop

數據集＃2：

N ， M和P為150 ，運行時間為 -

In [196]: %timeit original_approach(tab,vectors,coef,a,b,c,d)
10 loops, best of 3: 37.9 ms per loop

In [197]: %timeit proposed_approach(tab,vectors,coef,a,b,c,d)
1000 loops, best of 3: 1.91 ms per loop

Answer 2

看起來很糟糕。 但這是你需要的嗎？

y = array([ sum( [coef[0][n] * ((a + b * np.dot(tab[i], vectors[n])) ** d) 
            for n in range(len(vectors[0]))] ) for i in range(len(tab)) ])