3つのネストループをベクトル化する - NumPy

Question

2つの配列x.dim = (N,4)とy.dim = (M, M, 2)と関数を引数としてそれぞれKとLという引数をとります。私は配列を取得したいres.dim = (N, M, M)

for n in range(N): 
    for i in range(M): 
    for j in range(M): 
     res[n, i, j] = f(x[n], y[i, j]) 

が、この場合にapplyを使用する方法を取得できませんように。事前におかげで助けてください！ここで

def f(a, b): 
    return max(0, 1 - np.sum(np.square(np.divide(np.subtract(b, a[0:2]), a[2:4])))) 

Answer 1

はNumPy broadcastingとスライシングを使用して記載されている機能で動作するようにベクトル化されたアプローチだ -

# Slice out relevant cols from x 
x_slice1 = x[:,None,None,:2] 
x_slice2 = x[:,None,None,2:4] 

# Perform operations using those slices to correspond to iterative operations 
out = np.maximum(0,1-(np.divide(y-x_slice1,x_slice2)**2).sum(3))