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Más Vectorización de Numpy en lugar de utilizar bucles anidados.

15 Jun, 2023 Programación

Tengo all_data como una matriz numpy con un tamaño de (2,601), NUM_SAMPLES = 601 y NUM_CLUSTERS = 3.
¿Existe alguna forma de construir f (una matriz numpy de (601,9)) en forma de vector que no implique el uso de bucles anidados como se muestra a continuación?

f = np.empty((0,9), float)
for n in range(NUM_SAMPLES):
f_n = np.array([[]])
for m in range(NUM_CLUSTERS):
f_n = np.hstack( (f_n , z_i(alldata[:,n], m).T))
f = np.concatenate((f, f_n) , axis=0)

NOTA: al recordar la función z_i(alldata[:,n], m), devuelve una matriz numpy de (3,1).

f se supone que es ‘F’ en la siguiente fórmula:
fórmula de f

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Answer

  1. Avatar for davy.ai
    davy.ai

    Sí, hay una forma vectorizada de construir f sin utilizar bucles for anidados. Puede usar la función de broadcast de numpy para simplificar el código. Aquí hay un ejemplo de código:

    z = np.array([z_i(all_data, m).T for m in range(NUM_CLUSTERS)])  # forma: (3, 1, 601)
z = np.repeat(z, 9, axis=1)  # forma: (3, 9, 601)
pesos = np.array([2,1,3,1,2,3,3,2,1])
w = np.repeat(pesos.reshape((-1, 1)), NUM_SAMPLES, axis=1)  # forma: (9, 601)
f = np.sum(z * w, axis=0).T  # forma: (601, 9)

    Explicación:

    1. Primero, creamos una matriz numpy z con una forma de (3,1,601) que contiene los resultados de z_i para cada valor de m y n. Esto se puede hacer utilizando una comprensión de lista y np.array(). Agregamos una nueva dimensión de tamaño 1 usando .T para obtener una forma de (3,1), que es el tamaño de la matriz devuelta por z_i().
    2. Luego usamos la función repeat() de numpy para repetir z a lo largo del segundo eje (eje=1) 9 veces, por lo que la forma resultante es(3,9,601). Esto crea una matriz compatible con la transmisión para los pesos.
    3. A continuación, creamos una matriz numpy 2D w con forma (9,601), que contiene los pesos para cada componente de f. Esto se hace simplemente repitiendo la matriz de pesos con forma (9,) a lo largo del segundo eje utilizando repeat() y remodelándola con .reshape((-1,1)).
    4. Luego aplicamos la multiplicación elemento a elemento de z y w para obtener una matriz de forma (3,9,601).
    5. Finalmente, sumamos a lo largo del primer eje (eje=0) y transponemos la matriz resultante para obtener una matriz de forma (601,9).

    Esta forma vectorizada del código debería ser más rápida que los bucles for anidados para matrices grandes.

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