使用 numpy 在 for 循環內部和外部向向量添加標量有區別嗎？

Question

我試圖在替換此代碼段的 for 循環時利用 Python 的 Broadcasting 屬性：

import numpy as np
B = np.random.randn(10,1)
k = 25
for i in range(len(B)):
  B[i][0]= B[i][0] + k

有了這個：

for i in range((lenB)):
  B=B+k

我觀察到我得到了不同的結果。 當我在循環外嘗試時，B = B+k，給出了與我期望的 B[i][0] = B[i][0] + k 相同的結果

為什么會這樣？ 廣播在循環內是否遵循不同的規則？

Answer 1

在您的第二個選項中，您需要執行以下操作：

B=B+k

正如你看到的，你不需要for循環，這是遠遠快於循環在“矢量”（ numpy陣列）。

它是某種形式的“矢量化”計算，而不是迭代計算，在復雜性和可讀性方面更好。 兩者都會產生相同的結果。

你可以看到很多的例子在矢量VS迭代，包括運行時間， 在這里。

您可以看到Andrew Ng 介紹numpy 廣播屬性的 精彩視頻。