我有以下两个功能:
def loop(x):
a = np.zeros(10)
for i1 in range(10):
for i2 in range(10):
a[i1] += np.sin(x[i2] - x[i1])
return a
和
def vectorized(x):
b = np.zeros(10)
for i1 in range(10):
b += np.sin(np.roll(x, i1) - x)
return b
但是，当我运行两者时，我发现它们的结果略有不同:
x = np.arange(10)
a, b = loop(x), vectorized(x)
print b - a
我得到:
[ 2.22044605e-16 0.00000000e+00 0.00000000e+00 6.66133815e-16
-2.22044605e-16 2.22044605e-16 0.00000000e+00 2.22044605e-16
2.22044605e-16 2.22044605e-16]
这是非常小的，但在我的例子中，影响了模拟。如果我从函数中删除 np.sin，差异就会消失。或者，如果对 x 使用 np.float32，差异也会消失，但这是由使用 float64 的求解器求解的颂歌的一部分。有没有办法解决这种差异？
最佳答案
这是因为你没有按照相同的顺序进行操作。
对于等效的全向量解，执行c=sin(add.outer(x,-x))).sum(axis=0)。
In [8]: (c==loop(x)).all()
Out[8]: True
您将获得矢量化的全部优势:
In [9]: %timeit loop(x)
1000 loops, best of 3: 750 µs per loop
In [10]: %timeit vectorized(x)
1000 loops, best of 3: 347 µs per loop
In [11]: %timeit sin(x[:,None]-x).sum(axis=0)
10000 loops, best of 3: 46 µs per loop
关于python - 矢量化代码与 numpy 中标准循环的不同结果，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/36952573/
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