Numpy Matrix将行逐行划分为3D张量

时间:2016-06-23 05:48:52

标签: python numpy vectorization

我正在寻找一种快速计算3D np.ndarray的方法,以便给定X.shape == (m,p)X2.shape == (n,p)

tau[i,j] = X[i] - X2[j]tau.shape == (m,n,p)

到目前为止,我有以下迭代(读取,慢速)方法:

for i in range(X.shape[0]):
    for j in range(X2.shape[0]):
        tau[i,j] = X[i] - X2[j]

这有效,但我想知道是否有更快的方法可以使用某些广播技巧或其他方式来做到这一点。

谢谢!

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