Python 在进行向量运算时在Numpy中组合数组的不同元素

我有一个函数

f

，我正在使用它反复演化一个Numpy数组

z

。因此，我的代码如下所示：

for t in range(100):
    z = f(z)

N = len(z)
for t in range(100):
    for i in range(len(z)):
         z_new[i] = f(z[i]) + z[(i-1)%N] + z[(i+1)%N]
    z = z_new

然而，现在我想在进化的同时结合数组的元素。例如，在简单Python中，我想做如下操作：

for t in range(100):
    z = f(z)

N = len(z)
for t in range(100):
    for i in range(len(z)):
         z_new[i] = f(z[i]) + z[(i-1)%N] + z[(i+1)%N]
    z = z_new

如何在Numpy向量运算中实现同样的效果，这样我就不必妥协于Numpy给我的巨大速度

提前感谢

您可以来回滚动数据以获得相同的结果

Z = f(z)
Z = np.roll(Z, 1) + z
Z = np.roll(Z, -2) + z
z = np.roll(Z, 1)

---

我最初也考虑过切片，但当我找到它时，我选择了

np.roll

根据@hpaulj的评论，我提出了一个切片解决方案：

q = np.array([1,2,3,4,5])
Q = f(q)
# operate on the middle
Q[1:] += q[:-1]
Q[:-1] += q[1:]
# operate on the ends
Q[0] += q[-1]
Q[-1] += q[0]

q = Q.copy()

---

当

i

是最后一个元素的索引时，

z[i+1]

是什么？我实际使用的是模。因此，实际条目是

z[（i-1）%N]

和

z[（i+1）%N]

，因此

z[i+1]=z[0]

当

i

是最后一个元素时。另外，这里的

N=len（z）

。切片是索引数组的最快方法，例如

z[1:]-z[：-1]

。如果您必须绕行，您将不得不使用较慢的高级索引或连接。查看

roll

的内部结构。再看看

take

和

put

。将包装要求添加到迭代示例中。实际上，我真正的任务要复杂得多，但我认为这个出色的滚动函数应该可以完成这项工作。谢谢