Python中累加和的矢量化

Question

我試圖對我的代碼進行矢量化/廣播（不確定它的正式名稱），以便使其更快，但是我不太明白。 我想我應該使用的是numpy.cumsum（其中axis = 0），但我不知道如何在正確的數組中（快速）使用它。

我想要的這段代碼基本上是l1的絕對和，用於將l2中的每個元素加到l1中的所有數字上。 因此，這給出的答案不是一個，而是len（l2）個。 下面的（非矢量化）代碼給出正確的輸出。

    # l1 and l2 are numpy arrays
    for i in l2:
        l1 += i
        answer = numpy.sum(numpy.absolute(l1))
        print answer

誰能提供答案或提示？

Answer 1

訣竅是首先將兩個一維數組合並為一個二維數組，然后對其求和。 如果您有一個形狀為(a,1)的向量，並使用形狀(b,)的數組對其進行廣播，則所得數組將為形狀(a,b) 。 將具有長度為1的額外軸添加到數組中以獲得這種行為很方便。

這是一種無需循環即可獲得相同答案的方法

# Assume l1 has length n1, l2 has length n2
suml2 = np.cumsum(l2)  # length n2
y = l1 + suml2[:,np.newaxis]  # shape (n2, n1)
answer = np.sum(np.abs(y), axis=1)  # shape (n2,)