np行列のリスト理解

Question

2つのnp.matrixがありますが、そのうちの1つは正規化しようとしています。私は一般的に、リストの補完はforループよりも速いので、私はdouble forループをリスト式に変換しようとしています。

A = np.asarray([A/(B[i-1]/B[j-1]) for i, j in zip(range(1,q+1), range(1,q+1))]) 

が、私は任意のかなりの時間差が表示されませんので、私は間違ったアプローチを取っていると思う：

# normalize the rows and columns of A by B 
for i in range(1,q+1): 
    for j in range(1,q+1): 
     A[i-1,j-1] = A[i-1,j-1]/(B[i-1]/B[j-1]) 

これは私がこれまでに得ているものです。

ご協力いただければ幸いです。

Answer 1

まず、np.matrixの場合は、np.matrixの使用を中止してください。それはあらゆる種類の厄介な非互換性を持ち、マトリックス乗算のための@が存在するので、その役割は時代遅れです。 @のないPythonバージョンで動かなくても、通常のndarraysでdotメソッドを使用すると、np.matrixを処理するよりも優れています。

より良いオプションがないと確信が持てない場合は、forループかリスト内包かどうかに関わらず、NumPy配列でPythonレベルの繰り返し構造を使用しないでください。 Aは、2DおよびBであると仮定すると、あなたの代わりにこのような場合のために何をすべきか、それぞれ形状(q, q)と(q,)と1Dは、Aオーバー

A *= B 
A /= B[:, np.newaxis] 

broadcasting操作です。これにより、NumPyは、ラッパーオブジェクトを作成したり、すべての操作で動的ディスパッチを実行することなく、配列の基礎となるデータバッファ上で直接Cレベルで反復処理を実行できます。