避免使用 numpy 向量的 for 循环答案

【问题标题】：Avoid for loop using numpy vectors避免使用 numpy 向量的 for 循环
【发布时间】：2017-08-14 10:54:56
【问题描述】：

我正在以许多不同的角度创建一条线的 x 和 y 坐标。如何将以下代码矢量化，并避免使用 for 循环？

# set up vector line equation that goes through 180 deg
v_1 = np.array([0,0]) #step on vector
mu = np.linspace(0, 2.5, 1000)
angle_step = 100
theta = np.linspace(0, np.pi, angle_step) #180 deg range
v_2 = np.array([np.cos(theta), np.sin(theta)]) #gradient vector

for i in range(angle_step):
    # for every angle, generate x and y coordinates in +ve and -ve mu direction from centre
    x1, y1 = np.rint(v_1[0] + mu * v_2[:, i][0]).astype(int), np.rint(v_1[1] + mu * v_2[:, i][1]).astype(int)
    x2, y2 = np.rint(v_1[0] - mu * v_2[:, i][0]).astype(int), np.rint(v_1[1] - mu * v_2[:, i][1]).astype(int)

【问题讨论】：

作为旁注，你不保存x1, y1, x2, y2，我想这不是故意的，对吧？
@JürgMerlinSpaak 无意不 - 我有稍后处理 x1,y1,x2,y2 的代码。
你的 for 循环相当于x1, y1 = np.rint(v_1[0] + mu * v_2[:,99][0]).astype(int), np.rint(v_1[1] + mu * v_2[:, 99][1]).astype(int)，第一次运行计算的值不会被保存。在您当前的版本中，您根本不需要 for 循环

标签： python numpy vectorization

【解决方案1】：

我认为这是你需要的：

x1, y1 = np.rint(v_1[0] + mu[:,None] * v_2[0]).astype(int), np.rint(v_1[1] + mu[:,None] * v_2[:, i][1]).astype(int)
x2, y2 = np.rint(v_1[0] - mu[:,None] * v_2[:, i][0]).astype(int), np.rint(v_1[1] - mu[:,None] * v_2[:, i][1]).astype(int)

mu[:,None] 将 mu 更改为形状为 (1000,1) 的数组，可以使用 v_2[0] 进行广播。

【讨论】：