如何在numpy中构造向量的所有可能差异的矩阵答案

【问题标题】：How to construct a matrix of all possible differences of a vector in numpy如何在numpy中构造向量的所有可能差异的矩阵
【发布时间】：2014-09-26 07:07:41
【问题描述】：

我有一个一维数组，可以说：

import numpy as np
inp_vec = np.array([1, 2, 3])

现在，我想构造一个形式的矩阵

[[1 - 1, 1 - 2, 1 - 3],
 [2 - 1, 2 - 2, 2 - 3],
 [3 - 1, 3 - 2, 3 - 3]])

当然可以用 for 循环来完成，但有没有更优雅的方法来做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python numpy array-difference

【解决方案1】：

这我也找到了一个不错的方法：

np.subtract.outer([1,2,3], [1,2,3])

【讨论】：

【解决方案2】：

这似乎有效：

In [1]: %paste
import numpy as np
inp_vec = np.array([1, 2, 3])

## -- End pasted text --

In [2]: inp_vec.reshape(-1, 1) - inp_vec
Out[2]: 
array([[ 0, -1, -2],
       [ 1,  0, -1],
       [ 2,  1,  0]])

解释：

您首先将数组重塑为nx1。当您减去一维数组时，它们都被广播到nxn：

array([[ 1,  1,  1],
       [ 2,  2,  2],
       [ 3,  3,  3]])

和

array([[ 1,  2,  3],
       [ 1,  2,  3],
       [ 1,  2,  3]])

然后按元素进行减法，这会产生所需的结果。

【讨论】：

您好，感谢您的回答和解释，但是您能否指出一些参考资料来解释从 nx1 到 nxn 的扩展。这有点神秘。另外我怎么知道减法是按列进行的。谢谢
@user3176500 我想说减法是按列或按行进行的并不正确，请参阅编辑。有关规则的简短说明，请查看this tutorial。
对不起，错过了“他们都广播到 nxn”。当然，减法是按元素进行的。再次感谢
@user3176500 你没有错过，我编辑了答案以回应你的评论:) 很高兴能提供帮助。

【解决方案3】：

import numpy as np
inp_vec = np.array([1, 2, 3])

a, b = np.meshgrid(inp_vec, inp_vec)
print(b - a)

输出：

Array([[ 0 -1 -2],
       [ 1  0 -1],
       [ 2  1  0]])

【讨论】：

【解决方案4】：

使用 np.nexaxis

import numpy as np
inp_vec = np.array([1, 2, 3])

output = inp_vec[:, np.newaxis] - inp_vec

输出

array([[ 0, -1, -2],
       [ 1,  0, -1],
       [ 2,  1,  0]])

【讨论】：

【解决方案5】：

这是一种快速简单的替代方法。

import numpy as np
inp_vec = np.array([1, 2, 3])

N = len(inp_vec)
np.reshape(inp_vec,(N,1)) - np.reshape(inp_vec,(1,N))

【讨论】：