使用 numpy.roll 对例程进行矢量化

【问题标题】：Vectorize for routine using numpy.roll使用 numpy.roll 对例程进行矢量化
【发布时间】：2019-01-16 18:14:00
【问题描述】：

如何向量化以下代码？

tlngth=20
sp_array = np.zeros((tlngth,tlngth))
sp = np.arange(0,tlngth)

for i in range(tlngth):
    sp_array[i] = np.roll(sp,i)

【问题讨论】：

标签： python numpy vectorization

【解决方案1】：

您实际上是在尝试构建一个 Toeplitz 矩阵。有一个功能：

import scipy.linalg
tlngth = 5
sp_array = scipy.linalg.toeplitz(np.roll(np.arange(tlngth - 1, -1, -1), 1),
                                 np.arange(tlngth))
#array([[0, 1, 2, 3, 4],
#       [4, 0, 1, 2, 3],
#       [3, 4, 0, 1, 2],
#       [2, 3, 4, 0, 1],
#       [1, 2, 3, 4, 0]])

【讨论】：

...看起来循环功能可以完成这项工作..但是您已经得到了很多帮助