Python 是否可以将scipy Dirichlet PDF函数矢量化？

我知道一些

scipy.stats

pdf函数是开箱即用的矢量化函数，如中所述

我的问题是，我尝试利用Dirichlet的pdf的这种矢量化，希望我可以为同一个

alpha

参数计算多个

x

的值数组。可以得到与之相同的结果的东西

将numpy导入为np
将scipy.stats导入为st
α=[1,10,1]
_xs=np.random.dirichlet的列表（alpha，10**6）
values=np.array（[st.dirichlet.pdf（x，alpha）表示列表中的x]

老实说，我真的不需要对pdf函数进行矢量化，但是使用

for

循环执行它需要很长时间，以至于我希望矢量化可以加速代码

我尝试过的事情

• 将

  alpha

  作为形状数组传递

  （10**6,3）

  将它们与

  np.vstack（[alpha]*10**6）

这不起作用，因为Scipy抛出以下错误：

ValueError: Parameter vector 'a' must be one dimensional, but a.shape = (1000000, 3).

ValueError: Parameter vector 'a' must be one dimensional, but a.shape = ().

这（在我的理解中）表明，函数并不是开箱即用的矢量化，至少在我预期的方式中是这样

• 使用

  f=np.vectorize（st.dirichlet.pdf）

  对函数进行向量化，然后使用堆叠的alpha

  f（x，alpha）

这不起作用，因为Scipy抛出以下错误：

ValueError: Parameter vector 'a' must be one dimensional, but a.shape = (1000000, 3).

ValueError: Parameter vector 'a' must be one dimensional, but a.shape = ().

我认为这是因为我误用了

np.vectorize（）

函数，或者pdf函数不能以这种方式进行矢量化

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那么，如果有可能对这个函数进行矢量化，我该怎么做呢？这项工作值得吗？我的意思是，在我的简单理解中，矢量化几乎总是有助于加速这类代码，但我不确定这里的情况是否如此。

只需转置第一个参数，就可以得到想要的确切结果：

st.dirichlet.pdf(list_of_xs.T, alpha)

文档提示这可能是可能的，但链接非常混乱，因此从未明确说明：

请注意，dirichlet接口有些不一致。rvs函数返回的数组将根据

pdf

和

logpdf

所期望的格式进行转换

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另一方面，我已经向scipy提交了一份相关说明，以查看文档上的链接是否可以修复。

为什么不传入一个字母shape

（N*3，）

，并将其重塑为

（N，3）

@madpysicator，我不太明白。。。传递形状

（N*3，）

的

alpha

会抛出错误

向量“x”的条目数必须与参数向量“a”的条目数相同，或者比参数向量“a”的条目数少一条

，并将其整形为

（N，3）

与将它们与

np.vstack（）

叠加在一起是一样的，不是吗？另外，对于Dirichlet pdf，保持

alpha

的维度不是很重要吗？