是否可以对包含 1D 和 2D numpy 数组的 Python 代码进行矢量化？

Question

actualrgn 是 3145728 个元素的一维 numpy.ndarray。 actualrgnexpand 是 2D numpy.ndarray，尺寸为 12 x 3145728。

for j in range(len(actualrgn)):
    for i in reversed(range(12)):
        if actualrgn[j] >= 2**i:
            actualrgnexpand[i][j] = 1
            actualrgn[j] -= 2**i

是否可以对上述内容进行矢量化，以便我失去actualrgn 元素的外循环？我尝试使用numpy.vectorize，但似乎很难将标量和向量的函数（使用数学等价物）转换为向量和矩阵的函数。我还尝试找到“内置”ufunc 来简化上述内容，但没有成功。

Answer 1

向量化“if”语句的常用方法是使用布尔索引掩码。

for i in reversed(range(12)):
    I = actualrgn >= 2**i
    actualrgnexpand[i,I] = 1
    actualrgn[I] -= 2**i

actualrgn[I] 是应该修改的数字子集。这些分配的右侧必须是正确的大小。在这种情况下，标量适合所有情况。