python - 两个大型二维列表之间的python快速均方误差

Question

我想计算两个非常大的二维数组之间的 mse。

x1 = [1,2,3]
x2 = [1,3,5]
x3 = [1,5,9]
x = [x1,x2,x3]
y1 = [2,3,4]
y2 = [3,4,5]
y3 = [4,5,6]
y = [y1,y2,y3]

预期结果是大小为 3 的向量：

[mse(x1,y1), mse(x2,y2), mse(x3,y3)]

至于现在，我正在使用 sklearn.metrics.mean_squared_error ：

mses = list(map(mean_squared_error, x, y))

这需要很长时间，因为 xi 和 yi 的实际长度是 115，并且我在 x/y 中有超过一百万个向量。

Answer 1

你可以使用 numpy.

a = np.array(x) # your x
b = np.array(y) # your y
mses = ((a-b)**2).mean(axis=1)

如果你想使用你的xand y。

a = np.random.normal(size=(1000000,100))
b = np.random.normal(size=(1000000,100))
mses = ((a-b)**2).mean(axis=1)

使用您指定的矩阵大小（1 000 000 x 100），这在我的机器上只需不到一秒钟的时间。