如何在Python或NumPy循环中计算这个等式?

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了如何在Python或NumPy循环中计算这个等式?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

在Python(或NumPy,如果你认为这种操作首选)的循环中计算它的最佳方法是什么?

KT = K0[1]*Var0 + K1[1]*Var1 + K2[1]*Var2 + K3[1]*Var3 +
     K0[2]*Var0 + K1[2]*Var1 + K2[2]*Var2 + K3[2]*Var3 +
     ...
     K0[51]*Var0 + K1[51]*Var1 + K2[51]*Var2 + K3[51]*Var3

其中K0是一个数组,包含51个系数(浮点数)。对于K1,K2和K3也是如此。 Var0,Var1,Var2和Var3是常量。

KT是结果,取决于Var0,... Var3。系数数组总是相同的。他们不会改变。

我来自Fortran,目前正在学习/试验Python,所以原谅或许是新手问题。 Python循环有时对我来说不直观。

答案

用你的51 X 4K制作一个4 X 1数组和X数组并乘以。 Numpy有一种称为广播的东西,它将X扩展为与K的每一行相乘。

import numpy as np
K = np.column_stack([k0, k1, k2, k3])
X = np.array([x0, x1, x2, x3])
result = K * X
另一答案
num1 = np.multiply(K0, var0) # type: numpy array
num2 = np.multiply(K1, var1)
num3 = np.multiply(K2, var2)
num4 = np.multiply(K3, var3)
# (num1 + num2 + num3 + num4) will give a single numpy array and then sum() operation will give you summation of all elemnts
KT = (num1 + num2 + num3 + num4).sum() 




另一答案
  1. 将Vars修复为numpy数组[Var0,Var1,..,VarN]
  2. 修复K是阵列的数组[[K11,K12,..,K1N] [K21,K22,..,K2N],...]
  3. 写一个lambda函数用于乘以Var_row * K_row
  4. 使用numpy(np.vectorize)向量化此函数
  5. 在数据量上应用矢量化函数(2)
  6. 快乐=)

草稿:

V_arr = np.array([2, 2, 2, 2])
K_arr = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 3, 2, 1],[5, 4, 4, 4]])

def mult_arr(a, b):
   return a * b

mult_vector = np.vectorize(mult_arr)

res = mult_vector(K_arr, V_arr)

以上是关于如何在Python或NumPy循环中计算这个等式?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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