np.sum((a - b) ** 2, axis=1) ** 0.5
时间: 2023-07-23 18:13:31 浏览: 41
这行代码使用了 NumPy 库中的函数来计算两个向量 `a` 和 `b` 之间的欧氏距离。
首先,`(a - b) ** 2` 计算了 `a` 和 `b` 中对应元素差的平方。这个操作得到的是一个数组,其每个元素都是对应位置上 `a` 和 `b` 元素差的平方。
接下来,`np.sum((a - b) ** 2, axis=1)` 对上述数组进行按行求和。这个操作得到的是一个一维数组,其中每个元素都是对应行的元素差的平方的和。
最后,`np.sum((a - b) ** 2, axis=1) ** 0.5` 对上述一维数组中的每个元素进行开方操作,得到了欧氏距离数组。这个数组的每个元素都代表了 `a` 和 `b` 中对应向量之间的欧氏距离。
总结起来,这行代码用于计算两个向量之间的欧氏距离,并返回一个代表距离的数组。
相关问题
如何使用pypy优化下述代码:def gaussnmdl_ins(qt, t, tr, Umean, hs, sigmax, sigmay, sigmaz, x, y, z, inverse, hi=10e50): Gy = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmay) * np.exp(-0.5 * (y / sigmay) ** 2) if inverse == 0: Gz = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmaz) * ( np.exp(-0.5 * ((z - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + hs) / sigmaz) ** 2)) else: GZ = 0 for ii in range(1, 6): GZ = GZ + np.exp(-0.5 * ((z - 2 * ii * hi - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp( -0.5 * ((z + 2 * ii * hi - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp( -0.5 * ((z - 2 * ii * hi + hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + 2 * ii * hi + hs) / sigmaz) ** 2) Gz = GZ + 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmaz) * ( np.exp(-0.5 * ((z - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + hs) / sigmaz) ** 2)) dist = qt / Umean * Gy * Gz if t <= tr: c = dist / 2 * (erf(x / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf((x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2)))) else: c = dist / 2 * (erf((x - Umean * (t - tr)) / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf( (x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2)))) return c
使用pypy优化代码的步骤如下:
1. 安装pypy并将其添加到环境变量中。
2. 导入numpy和math库。
3. 将for循环改为向量化操作。
4. 将函数中的常数提前计算并传入函数。
修改后的代码如下:
```python
import numpy as np
import math
def gaussnmdl_ins(qt, t, tr, Umean, hs, sigmax, sigmay, sigmaz, x, y, z, inverse, hi=10e50):
Gy = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmay) * np.exp(-0.5 * (y / sigmay) ** 2)
if inverse == 0:
Gz = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmaz) * (np.exp(-0.5 * ((z - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + hs) / sigmaz) ** 2))
else:
ii = np.arange(1, 6)
GZ = np.sum(np.exp(-0.5 * ((z[:, :, :, None] - 2 * ii * hi - hs) / sigmaz) ** 2), axis=-1)
GZ += np.sum(np.exp(-0.5 * ((z[:, :, :, None] + 2 * ii * hi - hs) / sigmaz) ** 2), axis=-1)
GZ += np.sum(np.exp(-0.5 * ((z[:, :, :, None] - 2 * ii * hi + hs) / sigmaz) ** 2), axis=-1)
GZ += np.sum(np.exp(-0.5 * ((z[:, :, :, None] + 2 * ii * hi + hs) / sigmaz) ** 2), axis=-1)
Gz = GZ + 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmaz) * (np.exp(-0.5 * ((z - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + hs) / sigmaz) ** 2))
dist = qt / Umean * Gy * Gz
sqrt2 = np.sqrt(2)
erf1 = math.erf(x / (sigmax * sqrt2))
erf2 = math.erf((x - Umean * t) / (sigmax * sqrt2))
if t <= tr:
c = dist / 2 * (erf1 - erf2)
else:
erf3 = math.erf((x - Umean * (t - tr)) / (sigmax * sqrt2))
c = dist / 2 * (erf3 - erf2)
return c
```
向量化操作使得代码的执行速度得到了大大的提升。
def __backward(self, dout): dbeta = dout.sum(axis=0) dgamma = np.sum(self.xn * dout, axis=0) dxn = self.gamma * dout dxc = dxn / self.std dstd = -np.sum((dxn * self.xc) / (self.std * self.std), axis=0) dvar = 0.5 * dstd / self.std dxc += (2.0 / self.batch_size) * self.xc * dvar dmu = np.sum(dxc, axis=0) dx = dxc - dmu / self.batch_size self.dgamma = dgamma self.dbeta = dbeta return dx
这段代码是在批量归一化层中进行反向传播的私有方法。它首先计算反向传播过程中需要用到的一些中间变量,包括 dbeta 和 dgamma,它们分别是输入梯度 dout 对于平移参数 beta 和缩放参数 gamma 的梯度。然后,它计算 dxn、dxc、dstd、dvar、dmu 和 dx,它们分别是输入梯度 dout 对于标准化后的张量 xn、标准化前的张量 xc、标准差 std、方差 var、均值 mu 和输入张量 x 的梯度。最后,它将 dgamma 和 dbeta 分别保存在 self.dgamma 和 self.dbeta 中,并返回输入张量 x 的梯度 dx。
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