在NumPy中計算距離矩陣的有效方法

Question

我有這個示例數組：

In [38]: arr
Out[38]: array([  0,  44, 121, 154, 191])

以上只是一個示例，而我的實際數組大小非常大。 那么，什么是計算距離矩陣的有效方法？

結果應該是：

In [41]: res
Out[41]: 
array([[   0,   44,  121,  154,  191],
       [ -44,    0,   77,  110,  147],
       [-121,  -77,    0,   33,   70],
       [-154, -110,  -33,    0,   37],
       [-191, -147,  -70,  -37,    0]])

我寫了一個基於for循環的實現，這個實現太慢了。 出於效率原因，這可以進行矢量化嗎？

Answer 1

你可以使用廣播 ：

from numpy import array

arr = array([  0,  44, 121, 154, 191])
arrM = arr.reshape(1, len(arr))
res = arrM - arrM.T

Answer 2

有subtract 。 outer ，有效地執行兩個數組之間的廣播減法。

將ufunc op應用於所有對（a，b），其中A和B在B中。

設M = A.ndim，N = B.ndim。 那么op.outer(A, B)的結果C是一個維數為M + N的數組，這樣：

 C[i_0, ..., i_{M-1}, j_0, ..., j_{N-1}] = op(A[i_0, ..., i_{M-1}],B[j_0, ..., j_{N-1}]) 

np.subtract.outer(arr, arr).T

要么，

arr - arr[:, None] # essentially the same thing as above

array([[   0,   44,  121,  154,  191],
       [ -44,    0,   77,  110,  147],
       [-121,  -77,    0,   33,   70],
       [-154, -110,  -33,    0,   37],
       [-191, -147,  -70,  -37,    0]])