numpy点乘积的矢量化值误差

Question

我有一个函数来计算两个向量之间的点积，它在单个值下工作得非常好。

然而，当我试图用熊猫数据来向量化这个函数时，它会抛出一个值错误。

def find_dot_prod(pt1, pt2, pt3, pt4, pt5, pt6):
    a = np.array([pt1, pt2])
    b = np.array([pt3, pt4])
    c = np.array([pt5, pt6])
    
    ba = a - b
    bc = c - b

    return np.dot(ba,bc)

这工作：

find_dot_product(2, 6, 7, 9, 11,12)
# -29

--这不起作用：

df= pd.DataFrame({'pt1':[4,5,6,7,9,8,1,12,18,7],'pt2':[9,4,3,5,11,14,15,5,9,7]})
df['dot_prod'] = find_dot_product(df['pt1'], df['pt2'],
                       df['pt1'].shift(), df['pt2'].shift(),
                       df['pt1'].shift(2), df['pt2'].shift(2))

错误：

ValueError: shapes (2,10) and (2,10) not aligned: 10 (dim 1) != 2 (dim 0)

Answer 1

我认为np.dot不能很好地处理缺失的值，所以您可以使用：

def find_dot_prod(pt1, pt2, pt3, pt4, pt5, pt6):
    a = np.array([pt1, pt2])
    b = np.array([pt3, pt4])
    c = np.array([pt5, pt6])
    
    ba = a - b
    bc = c - b

    return  np.nansum(ba * bc, axis=0)


df= pd.DataFrame({'pt1':[4,5,6,7,9,8,1,12,18,7],'pt2':[9,4,3,5,11,14,15,5,9,7]})
df['dot_prod']  = find_dot_prod(df['pt1'], df['pt2'],
                       df['pt1'].shift(), df['pt2'].shift(),
                       df['pt1'].shift(2), df['pt2'].shift(2))

print (df)
   pt1  pt2  dot_prod
0    4    9       0.0
1    5    4       0.0
2    6    3      -6.0
3    7    5       1.0
4    9   11     -14.0
5    8   14     -16.0
6    1   15     -10.0
7   12    5      87.0
8   18    9     -26.0
9    7    7      74.0

验证最后一行：

print (find_dot_prod(7, 7, 18, 9, 12,5))
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