numpy knested withベクトル化入れ子の行列

Question

私はnumpyとベクトル化を使ってKNNアルゴリズムを実装しようとしています。

import numpy as np 

A = np.array([[11,12,13], [21,22,23], [31,32,33]]) 
B = np.array([[41,42,43], [51,52,53], [61,62,63]]) 
C = np.array([[71,72,73], [81,82,83], [91,92,93]]) 

X = np.array([A, B, C]) 

f = lambda a,b: (a-b)**2 
np.sqrt(np.vectorize(f)(A, X).reshape(3,9).sum(axis=1)) 
# array([ 0., 90., 180.]) 

私はそれをこのように使用している場合は、私はお互いにすべてのベクトルのすべての距離を取得するにはA.

にすべてのベクトルの距離の3×1行列を取得し、私はその結果の行列が必要になります次のようになります。

array([[ 0., 90., 180.], 
     [ 90., 0., 90.], 
     [ 180., 90., 0.]]) 

希望の結果が得られるように操作を改善するにはどうすればよいですか？

Answer 1

In [843]: np.sqrt(f(X[:,None],X).reshape(3,3,9).sum(axis=-1)) 
Out[843]: 
array([[ 0., 90., 180.], 
     [ 90., 0., 90.], 
     [ 180., 90., 0.]]) 

vectorizeは必要ありません。 fは配列を直接使用します。

しかし

In [841]: f(X[:,None],X).reshape(3,3,9) 
Out[841]: 
array([[[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [ 900, 900, 900, 900, 900, 900, 900, 900, 900], 
     [3600, 3600, 3600, 3600, 3600, 3600, 3600, 3600, 3600]], 

     [[ 900, 900, 900, 900, 900, 900, 900, 900, 900], 
     [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [ 900, 900, 900, 900, 900, 900, 900, 900, 900]], 

     [[3600, 3600, 3600, 3600, 3600, 3600, 3600, 3600, 3600], 
     [ 900, 900, 900, 900, 900, 900, 900, 900, 900], 
     [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]], dtype=int32) 

を見て、私はあなたが必要以上の値を計算している疑いがあることができます。しかし、私は大きな絵を見ようとしていません。