python 中是否有与 MATLAB 函数 bsxfun 等效的函数？答案

【问题标题】：Is there an equivalent to the MATLAB function bsxfun in python?python 中是否有与 MATLAB 函数 bsxfun 等效的函数？
【发布时间】：2012-01-20 19:27:15
【问题描述】：

我正在尝试将我的一些代码从 matlab 移植到 python，其中一些使用 bsxfun() 函数进行虚拟复制，然后进行乘法或除法（我也将它用于逻辑运算）。我希望能够做到这一点，而无需在乘法或除法之前实际复制向量（使用函数或使用某种对角矩阵）以节省内存和时间。

如果在某种 C 库中有等效的 bsxfun，那当然也可以。

【问题讨论】：

如果你在 Python 中使用数组，你会想要使用 numpy (www.numpy.org)，而 numpy 具有非常好的广播属性。（有关简短教程，请参阅 scipy.org/EricsBroadcastingDoc。）
根据question，matlab 中 numpy 广播的等价物是 bsxfun，所以我猜这反过来也行。
docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.broadcasting.html现在有一个“官方”的numpy广播教程，DSM建议的教程仍然可以在github.com/dwf/rescued-scipy-wiki/blob/master/…找到

标签： python c matlab bsxfun

【解决方案1】：

据我所知，没有真正的 bsxfun 等价物，尽管 numpy 确实为您处理了很多广播，正如其他人提到的那样。

这通常被吹捧为numpy优于matlab的优势，确实很多广播在numpy中更简单，但bsxfun实际上更通用，因为它可以接受用户定义的函数。

Numpy 有这个： http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.apply_along_axis.html 但仅适用于 1d。

【讨论】：

【解决方案2】：

与matlab相比，Python非常好用 python numpy 中的 bsxfun(x) 可以通过 ... in array[] 轻松完成，例如米[...,:] 你可以试试这个：

>>>m = np.zeros([5,13], dtype=np.float32)
>>>print(m)

    [[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
     [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
     [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
     [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
     [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]]

>>>c=np.array([[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13]])
>>>print(m[...,:] +4*c)
[[  4.   8.  12.  16.  20.  24.  28.  32.  36.  40.  44.  48.  52.]
 [  4.   8.  12.  16.  20.  24.  28.  32.  36.  40.  44.  48.  52.]
 [  4.   8.  12.  16.  20.  24.  28.  32.  36.  40.  44.  48.  52.]
 [  4.   8.  12.  16.  20.  24.  28.  32.  36.  40.  44.  48.  52.]
 [  4.   8.  12.  16.  20.  24.  28.  32.  36.  40.  44.  48.  52.]]

【讨论】：