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我是矢量化和生成器的新手。到目前为止，我已经创建了以下函数：

import numpy as np

def ismember(a,b):
    for i in a:
        if len(np.where(b==i)[0]) == 0:
            lv_var = 0
        else:
            lv_var = np.int(np.where(b==i)[0])
        yield lv_var

vect = np.vectorize(ismember)

A = np.array(xrange(700000))
B = np.array(xrange(700000))

lv_result = vect(A,B)

当我尝试转换lv_result为列表或遍历生成的 numpy 数组时，我得到了生成器对象的列表。我需要以某种方式获得实际结果。如何打印此功能的实际结果？ .next()on generator 似乎没有完成这项工作。

有人可以告诉我我做错了什么或者我如何重新配置​​代码以实现最终目标？

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好的，所以我现在了解矢量化部分（感谢Viet Nguyen的示例）。
我还能够打印生成器对象结果。代码已修改。请看下文。

对于生成器部分：

我想做的是模仿一个名为ismember的 MATLAB 函数（格式为：[Lia,Locb] = ismember(A,B)。我只是想只获取 Locb 部分。

来自 Matlab：Locb，对于 A 中属于 B 的每个值，包含 B 中的最低索引。输出数组 Locb 包含 0，只要 A 不是 B 的成员

主要问题之一是我需要能够尽可能高效地执行此操作。为了测试，我有两个 700k 元素的数组。创建一个生成器并检查生成器的值似乎并没有获得更好的性能。

为了打印生成器，我在下面创建了函数 f()。

import numpy as np

def ismember(a,b):
    for i in a:
        index = np.where(b==i)[0]
        if len(index) == 0:
            yield 0
        else:
            yield index


def f(A, gen_obj):
    my_array = np.arange(len(A))
    for i in my_array:
        my_array[i] = gen_obj.next()
    return my_array


A = np.arange(700000)
B = np.arange(700000)

gen_obj = ismember(A,B)

f(A, gen_obj)

print 'done'

注意：如果我们用较小的数组尝试上面的代码：让我们说。

A = np.array([3,4,4,3,6])

B = np.array([2,5,2,6,3])

结果将是一个数组： [4 0 0 4 3]

就像 matlabs 函数一样：目标是为 A 中属于 B 的每个值获取 B 中的最低索引。输出数组 Locb 包含 0，只要 A 不是 B 的成员。

Numpy 的交集功能并不能帮助我实现目标。此外，返回数组的大小需要保持与数组 A 的大小相同。

到目前为止，这个过程需要很长时间（对于 700k 元素的数组）。不幸的是，我还没有找到最好的解决方案。任何关于我如何重新配置​​代码以实现最终目标并具有最佳性能的输入将不胜感激。

优化问题解决于：

python-run-generator-using-multiple-cores-for-optimization

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我相信您误解了numpy.vectorize函数的输入。“矢量化”函数在每个元素的基础上对数组进行操作（请参阅numpy.vectorize参考资料）。您的函数ismember似乎假定输入a和b是数组。相反，将该函数视为您将与 built-in 一起使用的东西map()。

> import numpy as np
> def mask(a, b):
>   return 1 if a == b else 0
> a = np.array([1, 2, 3, 4])
> b = np.array([1, 3, 4, 5])
> maskv = np.vectorize(mask)
> maskv(a, b)
  array([1, 0, 0, 0])

另外，如果我正确理解您的意图，NumPy 带有一个相交函数。

于 2013-04-07T05:13:50.760 回答