在一定条件下快速计算numpy数组各元素间差异的方法

Question

给定一个numpy数组，我试图找出每个元素对的差异，条件是差异应该小于1000000，大于-1000000

pairWiseDiff = np.array([])
for ts in timestamps:
    diffTime = timestamps - ts
    individualTimeDiff = diffTime[np.logical_and(diffTime<1000000.0, diffTime>-1000000.0)]
    pairWiseDiff = np.append(pairWiseDiff, individualTimeDiff)

此脚本适用于输入数组长度小于40000的用例。但是，我想得到长度为150000的数组的结果，上面的脚本非常慢。在

提高速度的建议？在

Answer 1

您可以将pairWiseDiff的计算数量减少到一半以下。时间戳有N个元素，pairWiseDiff有N*N个元素。考虑pairWiseDiff：第一行是零，其他元素是对角对称的，不需要计算两次。所以从N*N元素中，你只需要计算(N*N - N)/2。在

在我的解决方案中，pairWiseDiff仍然有N*N个元素。你可以用新的三对角数组来改进它。也许for循环可以用numpy.roll公司和/或数字切片. 在

import numpy as np
timestamps = np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])+10
N = len(timestamps)
pairWiseDiff = np.zeros((N,N))

for n in range(1,N):
    pairWiseDiff[n,n:N] = timestamps[n:N] - timestamps[0:N-n]
    print(n,timestamps[n:N])

pairWiseDiff