对于 2D 矩阵，在 python 中将函数应用于矩阵的每个单元格的更快方法是什么？答案

【问题标题】：For a 2D Matrix, what is the faster way to apply a function to each cell of the matrix in python?对于 2D 矩阵，在 python 中将函数应用于矩阵的每个单元格的更快方法是什么？
【发布时间】：2018-09-21 20:26:09
【问题描述】：

我需要将以下函数应用于二维矩阵中的每个单元格。我的矩阵最多可以有 100 万个单元格。计算这个更快的方法是什么？函数如下：

def walkRight(r,c,walls):
    global Pwalk
    global rows
    global columns
    sum = 0
    if c == (columns-1) or [r,c+1] in walls:
        sum = sum + Pwalk * U[r][c]
    else:
        sum = sum + Pwalk * U[r][c+1]
    if r == 0 or [r-1,c] in walls:
        sum = sum + 0.5*(1-Pwalk) * U[r][c]
    else:
        sum = sum + 0.5*(1-Pwalk) *  U[r-1][c]
    if r == rows-1 or [r+1,c] in walls:
        sum = sum + 0.5*(1-Pwalk) * U[r][c]
    else:
        sum = sum + 0.5*(1-Pwalk) * U[r+1][c]
    return sum

【问题讨论】：

如果您真的需要将此函数应用于每个单元格，那么我相信除了迭代 O(n*n) 的所有内容之外别无选择。
或者，如何修改函数，使其可以应用于每个单元格？
如果您将函数应用于每个单元格，则需要调用它 r * c 次，这将导致 O(n*n) 无论函数的定义方式如何。您可以做的是考虑是否有不需要应用此功能的单元格，然后想办法只查找您需要的单元格。但是要获得这方面的帮助，您需要展示更多代码或解释您的程序的功能，以便人们知道您在使用sum 做什么。
尝试提出一个适用于元素块的计算，例如U[1:,:] 或U[:-1, 1:]。
我认为，那行不通。我正在尝试解决一个迷宫，因此，对于每个单元格，我都在尝试使用值迭代找到最佳移动。对于值迭代，我需要为每个单元格找到 Utility。对于每个单元格，我有 4 个动作：向左移动、向右移动、向上移动和向下移动。上面的代码只是展示了一个这样的功能。但在实际问题中，我的效用将是每个动作的最大值。因此，对于每个单元格，我将必须应用 4 个这样的函数，如上所示，矩阵的一个这样的计算将是单次迭代。我需要再次迭代新矩阵。重复此过程。

标签： python python-2.7 numpy

【解决方案1】：

我真的不认为你需要对每个单元应用任何函数来解决迷宫。如果迷宫是基于二维矩阵构建的，则意味着试图寻找出口的物体（人、老鼠等）只能在四个方向上移动：上、下、左和右。

其中一个方向是您来自的方向，因此您可以排除那个方向，从而留下 3 个可能的移动。然后，您需要做的是检查 3 个可能的方向中的哪一个没有墙并遵循该方向。找到分叉点后，存储此位置并随机选择两条可能的路径之一。如果您选择的路径导致了死胡同，您将回到原来的分叉处，然后走另一条路。

因此，当将单个递归函数应用于一个单元格时，它会检查您不是来自的 3 个相邻单元格，应该足以解决 2d 迷宫。我真的不明白为什么你需要将函数应用于迷宫的每个位置。

【讨论】：