Numpy 矢量化np.minimum&；np.带广播的轴上最小值

我大概有点像

A = np.random.random([n, 2])
B = np.random.random([3, 2])
...
ret = 0
for b in B:
    for a in A:
        start = np.max([a[0], b[0]])
        end = np.min([a[1], b[1]])
        ret += np.max([0, end - start])
return ret

换句话说，

A

是一个包含

n

2D间隔的输入数组，

B

是一个已知的2D间隔数组，我试图计算所有间隔之间的总交集长度

---

有没有办法把它矢量化？我的第一个想法是在广播的同时使用

np.maximize

和

np.minimize

，但似乎什么都不起作用。

Broadcast

在扩展维度以矢量化事物之后-

p1 = np.maximum(A[:,None,0],B[:,0])
p2 = np.minimum(A[:,None,1],B[:,1])
ret = np.maximum(0,p2-p1).sum()