如何在numpy中矢量化此计算

如果a和b是适当大小的numpy数组，则如何矢量化以下计算？如何在numpy中矢量化此计算

total = a[0] 
for ix in range(1, len(a)): 
    total = total*b[ix-1] + a[ix]

来源

2017-07-06 Bram

通常计算（A [I-1]）'不向量化，除非你很幸运，可以做一个['ufunc'] （https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/ufuncs.html）技巧。我在这里看不到一种方法。 –

没关系，有一个ufunc技巧，如果你做一些代数的作品。在这种情况下，ufunc是multiply，技巧是accumulate。

c = np.r_[np.multiply.accumulate(b[0:-1][::-1])[::-1], 1] 
total2 = np.sum(a * c)

这个作用：代数，你正在总结的b[i:]a[i]倍品满for i in range(a.size)。为此，请翻转b并获取除最后一个号码以外的所有运行产品（假设a和b的长度相同），然后将其翻转。最后的值应该是1，因为最后的a值刚刚添加。

测试

a = np.random.randint(1, 10, 40) 
b = 1 + np.random.rand(40) 

total = a[0] 
for ix in range(1, len(a)): 
    total = total*b[ix-1] + a[ix] 

total 
278443993.10494208 

total2 
278443993.10494208

类型`A [1] = F的

来源

2017-07-06 06:35:10

@ DanielF的优秀答案的以下变体将速度提高了> = 2x：'np.sum（np.cumprod（b [-2 :: -1]）[:: - 1] * a [： - 1]）+一个[-1]' –

如何在numpy中矢量化此计算

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