当外部和内部循环包含计算和删除时，向量化这些循环

向量化循环是将循环操作转换为矩阵运算，以提高计算效率。当外部和内部循环包含计算和删除时，向量化可能会更加复杂。以下是一个示例，说明如何向量化包含计算和删除操作的循环。

假设我们有一个二维数组 A，我们想要执行以下操作：

1. 对于每一行，计算某个条件，并删除满足条件的元素。

示例问题

给定一个二维数组 A，删除每一行中大于某个阈值 threshold 的元素。

import numpy as np

# 示例数组
A = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9]])

threshold = 5

向量化方法

我们可以使用布尔索引和 np.where 来向量化这个操作。

import numpy as np

# 示例数组
A = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9]])

threshold = 5

# 创建一个布尔掩码，标记大于阈值的元素
mask = A > threshold

# 使用布尔掩码过滤数组
A_filtered = A[~mask]

# 将过滤后的数组重新塑形为原始形状
A_result = A_filtered.reshape(A.shape[0], -1)

print(A_result)

解释

1. 创建布尔掩码： mask = A > threshold 这行代码创建了一个与 A 形状相同的布尔数组，其中每个元素表示对应位置的元素是否大于阈值。
2. 使用布尔掩码过滤数组： A_filtered = A[~mask] 这行代码使用布尔掩码来过滤掉大于阈值的元素。~mask 是对掩码取反，即选择不满足条件的元素。
3. 重新塑形数组： A_result = A_filtered.reshape(A.shape[0], -1) 由于过滤操作可能会改变数组的形状，我们需要将过滤后的数组重新塑形为原始形状。

注意事项

• 这种方法假设每一行的删除操作是独立的。
• 如果数组很大，可能需要考虑内存使用情况。
• 对于更复杂的条件或嵌套循环，可能需要更复杂的向量化策略。

通过这种方法，你可以有效地向量化包含计算和删除操作的循环，从而提高代码的执行效率。