Python 如何增量更新数组

假设有3个随机数组：

A = np.random.rand( 100 )
B = np.random.rand( 100 )
C = np.random.choice( 100, size=100 )

我想做的是如下所示：

V = np.zeros( 100 )
while True:
    v = V.copy()
    V = A * ( B + V[ C ] )
    if np.abs( V - v ).max() < 1e-9:
        break

V = np.zeros( 100 )
while True:
    v = V.copy()

    for index in range( len( V ) ):
        V[index] = A[index] * ( B[index] + V[ C[index] ] )

    if np.abs( V - v ).max() < 1e-9:
        break

V=np.零（100）
尽管如此：
v=v.copy（）
V=A*（B+V[C]）
如果np.abs（V-V）.max（）<1e-9：
打破

问题是，在while循环的每次迭代中，V的每个组件都没有更新到位

例如，当计算V[10]时，它可能需要V[5]的值，但在当时，V[5]是在上一次迭代中生成的旧值，而不是在本次迭代中生成的最新值

这会导致更多的循环，有时甚至不可行

更准确地说，我试图实现的效果如下：

V = np.zeros( 100 )
while True:
    v = V.copy()
    V = A * ( B + V[ C ] )
    if np.abs( V - v ).max() < 1e-9:
        break

V = np.zeros( 100 )
while True:
    v = V.copy()

    for index in range( len( V ) ):
        V[index] = A[index] * ( B[index] + V[ C[index] ] )

    if np.abs( V - v ).max() < 1e-9:
        break

V=np.零（100）
尽管如此：
v=v.copy（）
对于范围内的索引（len（V））：
V[index]=A[index]*（B[index]+V[C[index]]
如果np.abs（V-V）.max（）<1e-9：
打破

但是以矢量化的方式

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有什么办法解决这个问题吗？谢谢大家!

你如何决定升级V的顺序。如果V[10]需要V[5]而V[5]需要V[10]（这可能发生），您如何决定其中哪一个应获得“旧”值，哪一个应获得“新”值？是的，对于编译后的

numpy

操作（以及一般的Python），RHS在赋值到左侧之前进行完整评估

V=fun（V）

已完全缓冲。Python中的逐元素迭代应该会产生您想要的值，但速度要慢得多。或者您可以使用

numba

或

cython

@Jan Christoph Terasa从第0行编译此操作到第99行。@hpaulj有任何numpy或甚至熊猫的技巧吗？我必须使用cpythoni如果值v[1]依赖于v[0]，则没有任何东西可以矢量化。您只能尝试使用上述方法来加速循环，即，将循环移出已解释的Python代码。