Sum chênh lệch bình phương giữa 2 NumPy mảng

Question

Giả sử tôi có 2 mảng sau:

import numpy as np 
a=np.asarray([[1,2,4], 
     [3,1,2]]) 
b=np.asarray([[2,1,1], 
     [3,2,3], 
     [4,1,2], 
     [2,2,1],]) 

Đối với mỗi a_row hàng trong một, tôi muốn có được số tiền chênh lệch bình phương giữa a_row và mỗi dòng trong b . Mảng kết quả sẽ là một mảng từ 2 đến 4. Kết quả dự kiến ​​sẽ được như sau:

array([[ 11., 5., 14., 10.], 
     [ 2., 2., 1., 3.]]) 

Tôi đã thực hiện một giải pháp sử dụng vòng lặp:

c=np.zeros((2,4)) 
for e in range(a.shape[0]): 
    c[e,:] = np.sum(np.square(b-a[e,:]),axis=1) 
print c 

Những gì tôi cần là một giải pháp hoàn toàn vectorized, tức là không có vòng lặp là bắt buộc.

Answer 1

Đây là một cách tiếp cận Numpythonic, đơn giản bằng cách định hình lại các b để có thể trực tiếp trừ đi a từ nó:

>>> np.square(b[:,None] - a).sum(axis=2).T 
array([[11, 5, 14, 10], 
     [ 2, 2, 1, 3]]) 

Answer 2

Nếu bạn có quyền truy cập vào scipy, sau đó bạn có thể làm:

import scipy 
from scipy.spatial.distance import cdist 

import numpy as np 

a=np.asarray([[1,2,4], 
     [3,1,2]]) 
b=np.asarray([[2,1,1], 
     [3,2,3], 
     [4,1,2], 
     [2,2,1],]) 

x = cdist(a,b)**2 
# print x 
# array([[ 11., 5., 14., 10.], 
#  [ 2., 2., 1., 3.]]) 

này sử dụng các chức năng cdist được vector hóa và nhanh chóng. Bạn có thể có thể nhận được một chút tốc độ hơn bằng cách sử dụng tê hoặc cython, nhưng nó phụ thuộc vào kích thước của mảng của bạn trong thực tế.