Python 矢量化包含迭代器（Numpy数组）的for循环

我试图通过利用Numpy中的矢量化特性使python函数运行得更快

该函数的目的是，在for循环的每次迭代结束时，位置arr[i，0]（即每行的第一个条目）将包含2D数组（数据）中的行数，如果在位置0，其值小于或等于该数组或数组i

# Data is a 2D array
def function(data)
    n = len(data)
    arr = np.zeros(shape=(n, 9))
    for i, sample in enumerate(data):
        arr[i][0] = np.count_nonzero(data[:, 0] <= data[i][0])

但我得到一个生成器错误：

TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'generator'

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如何将此for循环矢量化？

在您对我的初始解决方案的评论中，您写道：在第0列中，否 元素小于0。所以这让我得出一个结论，在

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你的函数应该是

（np.count非零（data[：，x]>data[i][x]），对于基尼数组中的i[：，0]）

这不是它返回生成器的列表理解。添加示例输入和预期输出您的代码不完整。看看arr=np.zeros（shape=（n*9）。它包含不平衡的括号。在末尾加“）”就足够了吗？那么n和数据的值是什么呢？我不能在这里粘贴完整的代码，这只是一个摘录，应该传达我想要实现的。你好，谢谢你花时间回答。arr是一个二维数组。我已经修改了示例代码以反映这一点。给定上面的数组，解决方案应该是[0,2,3,1,4]。因为在列0中，没有元素小于0，2个元素小于5，3个元素小于10。。。。问题不在于找到解决办法。我需要知道如何将其矢量化并摆脱for循环。我完全用一个新的答案替换了我的初始答案，因为“旧”答案没有反映在您更正的帖子中实际要做的事情。非常感谢您的时间和努力，我们需要更多像您这样的人来处理堆栈溢出问题。你能给我解释一下这行吗：（res=np.less（dd[np.newaxis，：]，dd[：，np.newaxis]）.sum（axis=1））。我不懂np.less，但我不懂newaxis和sum的用法

TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'generator'

def function(data):
    n = len(data)
    arr = np.zeros((n, 9), dtype=int)
    for i in range(n):
        arr[i, 0] = np.count_nonzero(data[:, 0] < data[i, 0])
    return arr

def fn(data):
    dd = data[:, 0]  # The first column
    res = np.less(dd[np.newaxis, :], dd[:, np.newaxis]).sum(axis=1)
    return np.hstack([res[:, np.newaxis], np.zeros((dd.size, 8), dtype=int)])

data = np.arange(25).reshape(5,-1)
data[3,0] = 1

array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14],
       [ 1, 16, 17, 18, 19],
       [20, 21, 22, 23, 24]])

array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])

array([[ 0],
       [ 5],
       [10],
       [ 1],
       [20]])

array([[0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 1, 0],
       [1, 1, 0, 1, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 0]])