Numpy：矢量化一個集成2D數組的函數

Question

我需要為2D數組執行以下集成： 也就是說，網格中的每個點得到值RC，這是整數字段與字段U在某一點（x，y）的值之間的差值的積分，乘以標准化內核，即1D版本是：

到目前為止我所做的是對索引的低效迭代：

def normalized_bimodal_kernel_2D(x,y,a,x0=0.0,y0=0.0):
    """ Gives a kernel that is zero in x=0, and its integral from -infty to 
    +infty is 1.0. The parameter a is a length scale where the peaks of the 
    function are."""
    dist = (x-x0)**2 + (y-y0)**2
    return (dist*np.exp(-(dist/a)))/(np.pi*a**2)


def RC_2D(U,a,dx):
    nx,ny=U.shape
    x,y = np.meshgrid(np.arange(0,nx, dx),np.arange(0,ny,dx), sparse=True)
    UB = np.zeros_like(U)
    for i in xrange(0,nx):
        for j in xrange(0,ny):
            field=(U-U[i,j])*normalized_bimodal_kernel_2D(x,y,a,x0=i*dx,y0=j*dx)
            UB[i,j]=np.sum(field)*dx**2
    return UB

def centerlizing_2D(U,a,dx):
    nx,ny=U.shape
    x,y = np.meshgrid(np.arange(0,nx, dx),np.arange(0,ny,dx), sparse=True)
    UB = np.zeros((nx,ny,nx,ny))
    for i in xrange(0,nx):
        for j in xrange(0,ny):
            UB[i,j]=normalized_bimodal_kernel_2D(x,y,a,x0=i*dx,y0=j*dx)
    return UB

你可以在這里看到centeralizing功能的結果：

U=np.eye(20)
plt.imshow(centerlizing(U,10,1)[10,10])

我確信我還有其他錯誤，所以任何反饋都會受到熱烈歡迎，但我真正感興趣的是理解如何以矢量化的方式更快地完成這項操作。

Answer 1

假設dx=1因為我不確定您要對該離散化做什么：

def normalized_bimodal_kernel_2D(x, y, a):  
    #generating a 4-d tensor instead of 1d vector
    dist = (x[:,None,None,None] - x[None,None,:,None])**2 +\
           (y[None,:,None,None] - y[None,None,None,:])**2    
    return (dist * np.exp(-(dist / a))) / (np.pi * a**2)

def RC_2D(U, a):
    nx, ny = U.shape
    x, y = np.arange(nx), np.arange(ny)
    U4 = U[:, :, None, None] - U[None, None, :, :] #Another 4d
    k = normalized_bimodal_kernel_2D(x, y, a)
    return np.einsum('ijkl,ijkl->ij', U4, k)


def centerlizing_2D(U, a):
    nx, ny = U.shape
    x, y = np.arange(nx), np.arange(ny)
    return normalized_bimodal_kernel_2D(x, y, a)

基本上， for numpy中的循環進行歸化是一個增加更多維度的問題。 你在2D U矢量上做了兩個循環，所以要向量化只需將它變成4D。

Answer 2

normalized_bimodal_kernel_2D在兩個嵌套循環中被調用，每個循環只移動它的小步長偏移量。 這復制了許多計算。

centerlizing_2D的優化是為較大范圍計算一次內核，然后定義UB以將移位視圖轉換為更大范圍。 這可以使用stride_tricks ，不幸的是它是相當先進的numpy。

def centerlizing_2D_opt(U,a,dx):
    nx,ny=U.shape    
    x,y = np.meshgrid(np.arange(-nx//2, nx+nx//2, dx),
                      np.arange(-nx//2, ny+ny//2, dx),  # note the increased range
                      sparse=True)
    k = normalized_bimodal_kernel_2D(x, y, a, x0=nx//2, y0=ny//2)
    sx, sy = k.strides    
    UB = as_strided(k, shape=(nx, ny, nx*2, ny*2), strides=(sy, sx, sx, sy))
    return UB[:, :, nx:0:-1, ny:0:-1]

assert np.allclose(centerlizing_2D(U,10,1), centerlizing_2D_opt(U,10,1)) # verify it's correct

是的，它更快：

%timeit centerlizing_2D(U,10,1)      #   100 loops, best of 3:  9.88 ms per loop
%timeit centerlizing_2D_opt(U,10,1)  # 10000 loops, best of 3: 85.9  µs per loop

接下來，我們通過優化的centerlizing_2D例程來表示它來優化RC_2D ：

def RC_2D_opt(U,a,dx):
    UB_tmp = centerlizing_2D_opt(U, a, dx)
    U_tmp = U[:, :, None, None] - U[None, None, :, :]
    UB = np.sum(U_tmp * UB_tmp, axis=(0, 1))
    return UB

assert np.allclose(RC_2D(U,10,1), RC_2D_opt(U,10,1))

---

%timeit RC_2D(U,10, 1) ：

#original:    100 loops, best of 3: 13.8 ms per loop
#@DanielF's:  100 loops, best of 3:  6.98 ms per loop
#mine:       1000 loops, best of 3:  1.83 ms per loop

Answer 3

為了適合你的公式，讓U成為一個函數。

然后你只需要用np.ix_將x,y,x',y'放在四個不同的維度中，然后刻意翻譯你的公式。 Numpy廣播將完成其余的工作。

a=20
x,y,xp,yp=np.ix_(*[np.linspace(0,1,a)]*4)

def U(x,y) : return np.float32(x == y)  # function "eye"

def f(x,y,xp,yp,a):
    r2=(x-xp)**2+(y-yp)**2
    return r2*np.exp(-r2/a)*(U(xp,yp) - U(x,y))/np.pi/a/a

#f(x,y,xp,yp,a).shape is (20, 20, 20, 20)

RC=f(x,y,xp,yp,a).sum(axis=(2,3))
#RC.shape is (20, 20)