python - 如何在Python中正确应用赋值运算符？

我必须在大型数组上执行一些数学运算（例如加法，乘法）。
为了防止出现任何'MemoryError'，我正在按照此thread的答案中的建议进行计算。

但是，按照线程中的建议应用赋值操作时，我遇到了一些麻烦。我将使用小型3x3阵列演示我的问题。

我有以下输入数组K：

array([[ 0.        ,  0.51290339,  0.24675368],
       [ 0.51290339,  0.        ,  0.29440921],
       [ 0.24675368,  0.29440921,  0.        ]])

我想将以下计算应用于输入数组K：

output = K* (1.5 - 0.5 * K* K)

我将上述等式应用到Python中，如下所示计算所需的输出：

K*= (1.5+np.dot(np.dot(-0.5,K),K))

但是，输出答案不正确。

我想要的答案应该是：

0.0000000 0.7018904 0.3626184
0.7018904 0.0000000 0.4288546
0.3626184 0.4288546 0.0000000

欢迎任何帮助。

最佳答案

之所以会出现差异，是因为dot计算点积，而*计算按元素乘积。尝试使用

K *= 1.5 - 0.5 * K * K

代替。

加成

不幸的是，这还不能解决内存问题。我建议使用cython来计算所需的函数而无需分配额外的内存。

# This cython function must be compiled
def evaluate_function_inplace(double[:] values):
    cdef int i
    for i in range(values.shape[0]):
        values[i] *= 1.5 - 0.5 * values[i] * values[i]

随后，您可以使用类似的功能。

K = ...
evaluate_function_inplace(K.ravel())

K.ravel()调用将使数组变平，但不会分配新的内存。

当然，您也可以不使用cython来使用上述方法，但是在python中对如此大数组的元素进行迭代的性能开销非常大。

关于python - 如何在Python中正确应用赋值运算符？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/48115074/