在NumPy中从列中减去行

Question

我有一个m-dimensional NumPy数组A和一个n-dimensional NumPy数组B

我想要创建一个m x n矩阵C，这样C[i, j] = B[j] - A[i]

在NumPy中是否有一种高效/矢量化的方法来做到这一点？

目前我正在使用：

C = np.zeros((M, N))
for i in range(0, M):
    C[i, :] = (B - A[i])

编辑：

m, n是大数，因此，C是一个更大的矩阵( m*n条目)。

我试过np.repeat和np.subtract.outer，但它们都让我的内存崩溃

Answer 1

我想你是在找ǹp.subtract.outer

M = 5
N = 10

A = np.arange(N)
B = np.arange(M)
np.subtract.outer(A,B)

产出：

array([[ 0, -1, -2, -3, -4],
       [ 1,  0, -1, -2, -3],
       [ 2,  1,  0, -1, -2],
       [ 3,  2,  1,  0, -1],
       [ 4,  3,  2,  1,  0],
       [ 5,  4,  3,  2,  1],
       [ 6,  5,  4,  3,  2],
       [ 7,  6,  5,  4,  3],
       [ 8,  7,  6,  5,  4],
       [ 9,  8,  7,  6,  5]])

它将对A和B中的所有对进行减法。对于1维，它等价于

C = empty(len(A),len(B))
for i in range(len(A)):
    for j in range(len(B)):
        C[i,j] = A[i] - B[j]

编辑

如果有内存问题，可以尝试在执行操作和适当设置out关键字之前分配输出缓冲区：

C = np.zeros((M, N))
np.subtract.outer(B, A, out=C)

Answer 2

您可以在新轴上重复其中一个数组，然后减去另一个数组。

示例：

m = 10
n = 20

A = np.array(range(m))
B = np.array(range(n))
C = np.repeat(B[:, np.newaxis], m, axis=1) - A

然后C将包含：

array([[ 0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9],
       [ 1,  0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8],
       [ 2,  1,  0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7],
       [ 3,  2,  1,  0, -1, -2, -3, -4, -5, -6],
       [ 4,  3,  2,  1,  0, -1, -2, -3, -4, -5],
       [ 5,  4,  3,  2,  1,  0, -1, -2, -3, -4],
       [ 6,  5,  4,  3,  2,  1,  0, -1, -2, -3],
       [ 7,  6,  5,  4,  3,  2,  1,  0, -1, -2],
       [ 8,  7,  6,  5,  4,  3,  2,  1,  0, -1],
       [ 9,  8,  7,  6,  5,  4,  3,  2,  1,  0],
       [10,  9,  8,  7,  6,  5,  4,  3,  2,  1],
       [11, 10,  9,  8,  7,  6,  5,  4,  3,  2],
       [12, 11, 10,  9,  8,  7,  6,  5,  4,  3],
       [13, 12, 11, 10,  9,  8,  7,  6,  5,  4],
       [14, 13, 12, 11, 10,  9,  8,  7,  6,  5],
       [15, 14, 13, 12, 11, 10,  9,  8,  7,  6],
       [16, 15, 14, 13, 12, 11, 10,  9,  8,  7],
       [17, 16, 15, 14, 13, 12, 11, 10,  9,  8],
       [18, 17, 16, 15, 14, 13, 12, 11, 10,  9],
       [19, 18, 17, 16, 15, 14, 13, 12, 11, 10]])

Answer 3

这是一个简单的广播任务：

In [31]: A =np.arange(3); B=np.arange(4)
In [32]: C = B - A[:,None]
In [33]: C.shape
Out[33]: (3, 4)
In [34]: C
Out[34]: 
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [-1,  0,  1,  2],
       [-2, -1,  0,  1]])

这就像https://stackoverflow.com/a/66842410/901925的答案，但是没有必要使用repeat。这应该会减少一些内存使用，但是如果M*N*8接近您的内存限制，那么使用C的这个操作或随后的操作可能会达到这个限制。