首页 > 解决方案 > 嵌套 for 循环 vs numpy

问题描述

我在嵌套循环内的嵌套循环内有嵌套循环,但这真的很慢。有没有一种麻木的方式来做这种事情?

这类似于用于视觉识别的 cs231n 神经网络。

N = 100 # number of points per class
D = 2 # dimensionality
K = 3 # number of classes
X = np.zeros((N*K,D)) # data matrix (each row = single example)
y = np.zeros(N*K, dtype='uint8') # class labels
for j in xrange(K):
  ix = range(N*j,N*(j+1))
  r = np.linspace(0.0,1,N) # radius
  t = np.linspace(j*4,(j+1)*4,N) + np.random.randn(N)*0.2 # theta
  X[ix] = np.c_[r*np.sin(t), r*np.cos(t)]
  y[ix] = 

标签: python

解决方案


三个选项:

np.tensordot(x,w,((1,2),(1,2)))+b

np.inner(x.reshape(N,-1),w.reshape(M,-1))+b

np.einsum("ikl,jkl",x,w)+b

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