5

クラス メソッド内にある for ループをベクトル化しようとしています。for ループの形式は次のとおりです。一連のポイントを反復処理し、特定の変数 (以下では「self.condition_met」と呼ばれます) が true であるかどうかに応じて、ポイントで関数のペアを呼び出し、結果をリストに追加します。 . ここでの各ポイントは、リストのベクトルの要素です。つまり、array([[1,2,3], [4,5,6], ...]) のようなデータ構造です。問題のある関数は次のとおりです。

def myClass:
   def my_inefficient_method(self):
       final_vector = []
       # Assume 'my_vector' and 'my_other_vector' are defined numpy arrays
       for point in all_points:
         if not self.condition_met:
             a = self.my_func1(point, my_vector)
             b = self.my_func2(point, my_other_vector)
         else:
             a = self.my_func3(point, my_vector)
             b = self.my_func4(point, my_other_vector)
         c = a + b
         final_vector.append(c)
       # Choose random element from resulting vector 'final_vector'

self.condition_met は my_inefficient_method が呼び出される前に設定されているため、毎回チェックする必要はないようですが、これをどのように記述すればよいかわかりません。ここには破壊的な操作がないため、この全体をベクトル化された操作として書き直すことができるようです-それは可能ですか? これを行う方法はありますか？

4

3 に答える 3

2

my_funcxベクトル化するように書き換えることはできますか? もしそうなら、あなたはすることができます

def myClass:
   def my_efficient_method(self):
       # Assume 'all_points', 'my_vector' and 'my_other_vector' are defined numpy arrays
       if not self.condition_met:
           a = self.my_func1(all_points, my_vector)
           b = self.my_func2(all_points, my_other_vector)
       else:
           a = self.my_func3(all_points, my_vector)
           b = self.my_func4(all_points, my_other_vector)
       final_vector = a + b
       # Choose random element from resulting vector 'final_vector'
于 2010-04-19T19:35:48.943 に答える
2

This only takes a couple lines of code in NumPy (the rest is just creating a data set, a couple of functions, and set-up).

import numpy as NP

# create two functions 
fnx1 = lambda x : x**2
fnx2 = lambda x : NP.sum(fnx1(x))

# create some data
M = NP.random.randint(10, 99, 40).reshape(8, 5)

# creates index array based on condition satisfaction
# (is the sum (of that row/data point) even or odd)
ndx = NP.where( NP.sum(M, 0) % 2 == 0 )

# only those data points that satisfy the condition (are even) 
# are passed to one function then another and the result off applying both 
# functions to each data point is stored in an array
res = NP.apply_along_axis( fnx2, 1, M[ndx,] )

print(res)
# returns: [[11609 15309 15742 12406  4781]]

From your description i abstracted this flow:

  • check for condition (boolean) 'if True'
  • calls pair functions on those data points (rows) that satisfy the condition
  • appends result from each set of calls to a list ('res' below)
于 2010-04-19T19:52:09.230 に答える
0

mtrwを実行するのがおそらく最善ですが、ベクトル化についてよくわからない場合は、my_funcsでnumpy.vectorizeを試すことができます。

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.vectorize.html

于 2010-04-19T19:45:06.283 に答える