如何提高这个Python代码的性能？

Question

我有什么办法可以改进下面附带的Python代码吗？现在对我来说似乎太慢了。

C_abs = abs(C)
_, n = C_abs.shape

G = np.zeros((n, n))
for i in xrange(n):
    for j in xrange(n):
        G[i,j] = C_abs[i,j]+C_abs[j,i]

Answer 1

只需将C_abs添加到transposed version -

即可

G = C_abs + C_abs.T

要理解，请查看代码的计算部分：

G[i,j] = C_abs[i,j]+C_abs[j,i]

右侧的第一个输入是C_abs[i,j]，它具有与赋值左侧相同的迭代器 - G[i,j]。因此，对于矢量化解决方案，我们将使用它而不作为第一个输入。右侧的第二个输入是C_abs[j,i]，它的迭代器是左侧迭代器的翻转版本 - G[i,j]。这种在整个数组上下文中的翻转将是C_abs的转置。因此，放在一起，我们将添加C_abs自己的转置版本，以矢量化的方式获得所需的输出。