列表的Python迭代减法[关闭]

Question

我有一个包含 n 个值的数组，我想将 n 个不同的值减去 m 次（每次从上一个结果中减去）。

我想保存整个矩阵。

我尝试了两个嵌套的 for 循环，但我没能做到，而且我找不到任何严格相关的帖子...

数据 = https://www.dropbox.com/s/anhyqq9f7h75qee/trace1.dat?dl=0

values_to_subtract = (data - k)/m

k = 常数值

示例：

x = np.array([x1,x2,x3])

m = 3

dx = (x-k)/m

我想将 x 的每个元素减少其自己的计算量 dx 并且我想执行 3 次以获得这个矩阵：

Target Result

非常感谢

Answer 1

使用broadcasting 非常简单。

例如：

>>> import numpy as np
>>> dx = np.array([[1], [2], [3]])
>>> dx
array([[1],
       [2],
       [3]])
>>> dx * np.arange(4)
array([[0, 1, 2, 3],
       [0, 2, 4, 6],
       [0, 3, 6, 9]])
>>> x = np.array([[10], [10], [10]])
>>> x - dx * np.arange(4)
array([[10,  9,  8,  7],
       [10,  8,  6,  4],
       [10,  7,  4,  1]])

通常，如果您的数组具有兼容的形状，广播的作用是以一种很好的方式沿所有轴应用操作。所以在这一步：

>>> dx * np.arange(4)
array([[0, 1, 2, 3],
       [0, 2, 4, 6],
       [0, 3, 6, 9]])

numpy 正在使用outer product，即：

[1]                  [0  1*1  2*1  3*1]
[2]  *  [0 1 2 3]  = [0  1*2  2*2  3*2]
[3]                  [0  1*3  2*3  3*3]

这给出了你想从x 中减去的所有值。广播x - dx * np.arange(4) 采用列向量x 并将其广播成与外积相同的形状（复制每一列的值），这样最终的操作看起来像

[10  10  10  10]     [0  1*1  2*1  3*1]
[10  10  10  10]  -  [0  1*2  2*2  3*2]
[10  10  10  10]     [0  1*3  2*3  3*3]

等于，就像你的 LaTeX 方程一样：

[x1  x1-dx  x1-2dx  x1-3dx]
[x2  x2-dx  x2-2dx  x2-3dx]
[x3  x3-dx  x3-2dx  x3-3dx]