向量化的NumPy Linspace用于多个起始值和终止值

如何解决向量化的NumPy Linspace用于多个起始值和终止值

这是使用broadcasting-

def create_ranges(start, stop, N, endpoint=True):
    if endpoint==1:
        divisor = N-1
    else:
        divisor = N
    steps = (1.0/divisor) * (stop - start)
    return steps[:,None]*np.arange(N) + start[:,None]

样品运行-

In [22]: # Setup start, stop for each row and no. of elems in each row
    ...: start = np.array([1,4,2])
    ...: stop  = np.array([6,7,6])
    ...: N = 5
    ...:

In [23]: create_ranges(start, stop, 5)
Out[23]: 
array([[ 1.  ,  2.25,  3.5 ,  4.75,  6.  ],
       [ 4.  ,  4.75,  5.5 ,  6.25,  7.  ],
       [ 2.  ,  3.  ,  4.  ,  5.  ,  6.  ]])

In [24]: create_ranges(start, stop, 5, endpoint=False)
Out[24]: 
array([[ 1. ,  2. ,  3. ,  4. ,  5. ],
       [ 4. ,  4.6,  5.2,  5.8,  6.4],
       [ 2. ,  2.8,  3.6,  4.4,  5.2]])

让我们利用多核！

我们可以利用multi- core与numexpr模块的大数据，并获得存储效率，从而表现-

import numexpr as ne

def create_ranges_numexpr(start, stop, N, endpoint=True):
    if endpoint==1:
        divisor = N-1
    else:
        divisor = N
    s0 = start[:,None]
    s1 = stop[:,None]
    r = np.arange(N)
    return ne.evaluate('((1.0/divisor) * (s1 - s0))*r + s0')

解决方法

我需要创建一个2D数组，其中每一行都可以以不同的数字开头和结尾。假设给定了每行的第一个和最后一个元素，并且根据行的长度对所有其他元素进行了插值。在一个简单的例子中，我想创建一个3X3数组，该数组的起点从0开始，但结尾由W指定，如下所示：

array([[ 0.,1.,2.],[ 0.,2.,4.],3.,6.]])

有没有比以下更好的方法：

D=np.ones((3,3))*np.arange(0,3)
D=D/D[:,-1] 
W=np.array([2,4,6]) # last element of each row assumed given
Res= (D.T*W).T