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Python 有没有一种方法可以在numpy中实现无for循环的递归？

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Python 有没有一种方法可以在numpy中实现无for循环的递归？,python,numpy,vectorization,recurrent-neural-network,recurrence,Python,Numpy,Vectorization,Recurrent Neural Network,Recurrence,我有以下问题。有一个矩阵X，我需要生成一个矩阵H，这样矩阵H中I/code>行的值由矩阵X的I/code>行和（I-1）矩阵H的行确定 H_{i} = F(X_{i}, H_{i-1}) 为了计算矩阵H的第一行，我们使用矩阵行中的一个特殊列（也就是说，第0行） 有没有一种方法可以在不使用for循环的情况下以矢量化的形式有效地实现此循环？除了显式的for循环之外，没有其他方法（通常）。这是因为无法跨行并行执行此任务（因为每一行都依赖于其他行） 更困难的是，您可以轻松地生成，例如，使用看似无辜的：

我有以下问题。有一个矩阵
X
，我需要生成一个矩阵
H
，这样矩阵
H
中
I/code>行的值由矩阵
X
的
I/code>行和
（I-1）
矩阵
H
的行确定


H_{i} = F(X_{i}, H_{i-1})


为了计算矩阵
H
的第一行，我们使用矩阵行中的一个特殊列（也就是说，第0行）

有没有一种方法可以在不使用for循环的情况下以矢量化的形式有效地实现此循环？
除了显式的
for
循环之外，没有其他方法（通常）。这是因为无法跨行并行执行此任务（因为每一行都依赖于其他行）

更困难的是，您可以轻松地生成，例如，使用看似无辜的：
x{n+1}=r*x{n*（1-x{n-1}）


只有设法找到一个封闭的形式，基本上消除了重复关系，才能找到解决这个问题的方法。但是对于每个递归关系都必须这样做，而且我很确定你甚至不能保证封闭形式的存在…
取决于
F
，真的。我怀疑有没有一种通用的方法。在物理学的开始，向量作为一种方法被引入，它将一个点的坐标作为一个物体，而不是3个数字。这一想法一直延续到
numpy
。在适当的矢量化中，我们通常不关心求值顺序-
numpy
应该负责这些细节。因此，一个依赖于评估顺序的计算并不完全合适。像
cumsum
这样的操作最接近于编译的顺序操作。