通过函数调用在 numpy 中计算矩阵

Question

我有一个函数可以将固定长度的特征向量n（1d numpy 数组）分配给一个对象：feature_vector(obj)。

我还有一个函数可以计算 2 个对象的特征向量的点积（不需要点积的整个函数...我知道。但我认为它会比未来）：

def kernel(obj1, obj2):
    return return np.dot(feature_vector(obj1), feature_vector(obj2))

现在我得到了这些对象的m 列表，并且想要计算相应内核的矩阵：

def computematrix(objlist):
    m = np.zeros((len(objlist), len(objlist)))
    for i in range(len(objlist)):
        for j in range(len(objlist)):
            m[i][j] = kernel(objlist[i], objlist[j])
    return m

有没有更高效的 /mory pythonic /more numpy 方式来做到这一点？

Answer 1

您可以在一行中完成所有这些操作：

m = [[(kernel(objlist[i], objlist[j]) for j in range(len(objlist))] for i in range(len(objlist))]