ナンシーインデックスを避けるforループ

Question

このような操作のために2番目のforループを使用しないようにする方法はありますか？

for x in range(Size_1): 
    for y in range(Size_2): 
     k[x,y] = np.sqrt(x+y) - y 

これを最適化する方法はありますか？今は大きなサイズでは非常に遅いです。ここで

Answer 1

はbroadcastingとベクトル化されたソリューションです -

X,Y = np.ogrid[:Size_1,:Size_2] 
k_out = np.sqrt(X+Y) - Y 

Answer 2

補完Divakarのソリューション：YとXが新しい範囲が、数字のいくつかの既存のベクトルでない場合は、np.ix_を使用します。

Y, X = np.array([[1.3, 3.5, 2], [2.0, -1, 1]]) 
Y, X = np.ix_(Y, X) # does the same as Y = Y[:, None]; X = X[None, :] 
out = np.sqrt(Y+X) - X