python之填充 Numpy 数组的有效方法

我正在寻找一种比双 for 循环更有效的方法来填充 2d numpy 数组。我遇到的问题是数组值依赖于其他几个数组。

在下面的代码中，k和d是整数，y和result是数组。任何帮助将不胜感激。

for i in xrange(1,d): 
    for j in xrange(k-i-1, k+1): 
        result[j][i] = ((x - y[j])/(y[j+i] - y[j]))*result[j,i-1] + ((y[j+i+1]-x)/(y[j+i+1] - y[j+1]))*result[j+1,i-1] 

请您参考如下方法:

您似乎正在更新您的 result 数组，一次更新一列，使用来自先前更新列的数据。这使得很难对外部循环进行矢量化，我认为你不能这样做，除非你的数据有一些可以被利用的结构。内部循环非常容易向量化:

for i in xrange(1, d): 
    j = np.arange(k-i-1, k+1) 
    result[j, i] = ((x - y[j]) / (y[j+i] - y[j]) * result[j, i-1] + 
                    (y[j+i+1] - x) / (y[j+i+1] - y[j+1]) * result[j+1, i-1]) 

通过在循环外定义一个 base_j = np.arange(k-d-2, k+1) 数组，然后在循环内使用类似j = base_j[d-i+1:]。