python - Python可以执行矢量化操作吗？

Question

我想在 Python 中实现以下 Matlab 代码：

x=1:100;
y=20*log10(x);

我尝试使用 Numpy 来做到这一点：

y = numpy.zeros(x.shape)
for i in range(len(x)):
    y[i] = 20*math.log10(x[i])

但这使用了一个 for 循环；有没有像在 Matlab 中那样做矢量化操作？我知道对于一些简单的数学运算，例如除法和乘法，这是可能的。但是这里的对数等其他更复杂的操作呢？

Answer 1

y = numpy.log10(numpy.arange(1, 101)) * 20

---

In [30]: numpy.arange(1, 10)
Out[30]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

In [31]: numpy.log10(numpy.arange(1, 10))
Out[31]:
array([ 0.        ,  0.30103   ,  0.47712125,  0.60205999,  0.69897   ,
        0.77815125,  0.84509804,  0.90308999,  0.95424251])

In [32]: numpy.log10(numpy.arange(1, 10)) * 20
Out[32]:
array([  0.        ,   6.02059991,   9.54242509,  12.04119983,
        13.97940009,  15.56302501,  16.9019608 ,  18.06179974,  19.08485019])

Answer 2

是的，当然有。

x = numpy.arange(1, 100)
y = 20 * numpy.log10(x)

Answer 3

Numpy 有很多内置的数组运算符，例如log10。如果它没有在 numpy 的文档中列出，并且您无法通过组合内置方法生成它，那么就没有简单的方法可以有效地做到这一点。您可以实现一个 C 级函数来处理 numpy 数组并对其进行编译，但这比一两行 Python 代码要多得多。

对于您的情况，您几乎已经有了正确的输出：

y = 20*numpy.log10(x)

Answer 4

您可能想查看 Numpy 文档。这是一个很好的起点：

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.html

特别与您的问题有关：

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.math.html

Answer 5

如果你不想做任何复杂的事情，如果我没记错的话，原始代码也可以这样实现，而不需要使用 numpy。

>>> import math
>>> x = range(1, 101)
>>> y = [ 20 * math.log10(z) for z in x ]

Answer 6

除了使用 numpy 标准向量化函数执行向量化操作外，您还可以使用 numpy.vectorize制作自定义向量化函数。这是一个例子：

    >>> def myfunc(a, b):
    ...     "Return a-b if a>b, otherwise return a+b"
    ...     if a > b:
    ...         return a - b
    ...     else:
    ...         return a + b
    >>>
    >>> vfunc = np.vectorize(myfunc)
    >>> vfunc([1, 2, 3, 4], 2)
    array([3, 4, 1, 2])