Python从基本数组创建多个数组

给定包含n个元素的数组

[x1 x2 x3…xn]

，需要生成包含K行的以下数组：

[[x1   x2   x3   ... xn],
 [x1^2 x2^2 x3^2 ... xn^2],
 [x1^3 x2^3 x3^3 ... xn^3],
 ...,
 [x1^K x2^K x3^K ... xn^K]].

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如何有效地获得此功能？

您可以使用

numpy.power.outer

：

>>> K=9
>>> numpy.power.outer(numpy.array([1, 4, 5]), numpy.arange(1, K+1)).T
array([[      1,       4,       5],
       [      1,      16,      25],
       [      1,      64,     125],
       [      1,     256,     625],
       [      1,    1024,    3125],
       [      1,    4096,   15625],
       [      1,   16384,   78125],
       [      1,   65536,  390625],
       [      1,  262144, 1953125]])

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您看到的是一个时间复杂度为O（kn）的算法：

def构建值列表（基本值、最大指数）：
值列表=[]
对于范围内的k（1，最大指数+1）：
值=[]
对于基数中的x：
附加值（x**k）
值\u列表。附加（值）
返回值列表
基数=[1,2,3,4,5]；
最大指数=3
打印构建值列表（基本值、最大指数）

因为您需要一个包含所有值的Python列表，所以很难使该算法更加高效。如果您只是想让代码运行得更快，那么请注意线程不太可能提高性能。这是你最好的选择。其想法是创建一个工作人员池，每个工作人员为一个

k

值计算单个列表的结果。当每个工作人员完成其任务时，结果可以附加到包含列表中。

您可以使用

测试列：

import numpy as np
col = np.linspace(1, 5, 5).reshape((-1, 1))

转换：

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

poly = PolynomialFeatures(degree=4, include_bias=False)
poly.fit_transform(col).T

> array([[  1.,   2.,   3.,   4.,   5.],
         [  1.,   4.,   9.,  16.,  25.],
         [  1.,   8.,  27.,  64., 125.],
         [  1.,  16.,  81., 256., 625.]])

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使用**操作符和广播时，

电源外部的变化：

In [223]: np.arange(1,5)**np.arange(1,4)[:,None]                                
Out[223]: 
array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 1,  4,  9, 16],
       [ 1,  8, 27, 64]])

您可以创建一个矩阵，将数组重复K次，然后使用numpy的cumprod（）

如果您没有使用numpy，那么常规python列表可以使用itertools中的accumulate执行相同的操作

result = accumulate( ([arr]*k), func=lambda a,b: [x*y for x,y in zip(a,b)])

不过，这将比使用numpy慢得多

注意：累积返回一个迭代器，您可以将它转换回具有
列表（结果）
的列表这是非常著名的矩阵，它被称为。Numpy包中有一个特殊函数用于获取此矩阵：

import numpy as np 
np.fliplr(np.vander([2,3,4], 5)).T


> array([[  1,   1,   1],
       [  2,   3,   4],
       [  4,   9,  16],
       [  8,  27,  64],
       [ 16,  81, 256]])

您能否展示您尝试过的内容，以便我们建议如何优化您的解决方案？您有一个阵列，
[x1 x2 x3…xn]
，您希望将其提升到
[1,2,3，…k]
。我假设^是一个幂，在Python中通常表示为**。
import numpy as np 
np.fliplr(np.vander([2,3,4], 5)).T


> array([[  1,   1,   1],
       [  2,   3,   4],
       [  4,   9,  16],
       [  8,  27,  64],
       [ 16,  81, 256]])