numpy arrays के साथ सूची समझ - खराब अभ्यास?

Question

मुझे आश्चर्य है कि नीचे के दृष्टिकोण को खराब अभ्यास माना जाएगा, और यदि ऐसा है, तो कोई अन्य दृष्टिकोण के प्रति कुछ मार्गदर्शन दे सकता है।

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 
b = np.array([-5,5]) 
c = np.array([np.multiply(a[x],b[x]) for x in range(2)]) 

उद्देश्य यहां के रूप में 'एक' जहां के पहले तत्व में मानों 'एक' पहले से गुणा कर रहे हैं एक ही आकार की एक सरणी प्राप्त करने के लिए है:

यहाँ प्रश्न में कोड है 'बी' के तत्व और 'ए' के ​​दूसरे तत्व में मानों को 'बी'

के दूसरे तत्व से गुणा किया गया है उपरोक्त कोड काम करता है, लेकिन सूचियों/सरणी के मिश्रण को देखते हुए मुझे चिंता है कि यह है के खिलाफ सलाह दी - लेकिन मैं एक और अधिक सुरुचिपूर्ण समाधान पर स्पष्ट नहीं हूँ। अग्रिम में बहुत धन्यवाद!

Answer 1

NumPythonic रास्ता np.newaxis/None के साथ एक 2 डी सरणी b के आयामों का विस्तार करने के लिए और फिर broadcasting एक vectorized elementwise multiplication के लिए खेलने में आने होगा। कार्यान्वयन इस प्रकार दिखाई देगा -

c = a * b[:,None] 

एक बार आयाम बढ़ा रहे हैं, तो आप भी एक ही प्रभाव के लिए np.multiply उपयोग कर सकते हैं, तो जैसे -

c = np.multiply(a,b[:,None]) 

सबसे महत्वपूर्ण बात, यहाँ कुछ प्रदर्शन नंबर आप को मनाने के लिए है broadcasting -

In [176]: a = np.random.rand(2000,3000) 

In [177]: b = np.random.rand(2000) 

In [178]: %timeit np.array([np.multiply(a[x],b[x]) for x in range(a.shape[0])]) 
10 loops, best of 3: 118 ms per loop 

In [179]: %timeit a * b[:,None] 
10 loops, best of 3: 63.8 ms per loop 

In [180]: %timeit np.multiply(a,b[:,None]) 
10 loops, best of 3: 64 ms per loop