Python 两个for循环的向量化

我正在尝试向量化一个函数，我就快到了。剩下的就是这个

for x in range(0,img.shape[1]):
        for y in range(0,img.shape[0]):  

            if w00[y,x] > 0:
                total[y,x] += img.item((y0[y,x], x0[y,x])) * w00[y,x]
            if w01[y,x] > 0:
                total[y,x] += img.item((y1[y,x], x0[y,x])) * w01[y,x]
            if w10[y,x] > 0:
                total[y,x] += img.item((y0[y,x], x1[y,x])) * w10[y,x]
            if w11[y,x] > 0:
                total[y,x] += img.item((y1[y,x], x1[y,x])) * w11[y,x]

这现在看起来非常难看，因为我已经对所有其他内容进行了矢量化，并引入了这个for循环，以避免破坏代码。每次索引切换时，我都很难将这部分矢量化。来点帮助就好了

---

而且y1和x1只是x0+1和y0+1，这可以简化矢量化

for w, x, y in zip([w00,w01,w10,w11], [y0,y1,y0,y1], [x0,x0,x1,x1]):
    total += img[y,x] * w * (w>0)

---

编辑：可能需要进行一些修改。由于缺少示例数据，我无法测试代码是否正常运行。

但这不是矢量化xD，其思想不是使用for循环，而是纯粹使用数组操作。这是矢量化。关键是你不能在

range（img.shape[0]）

和

range（img.shape[1]）

上循环。我不想只使用for循环，这是我对向量化的定义。我不确定我的定义是否严格100%正确，但这就是我学习它的方式。我的两分钱，矢量化并不意味着没有for循环，没有for循环也不意味着矢量化。你可以接受也可以不接受。@sebko_iic注意，这个解决方案中的循环只迭代四次，这与你考虑的变量数量相对应。您可以将其替换为

total+=img[y0，x0]*w00*（w00>0）；总+=img[y1，x0]*w01*（w01>0）；总+=img[y0，x1]*w10*（w10>0）；总+=img[y1，x1]*w11*（w11>0）如果您不想要循环。是否更快取决于数据，但对于任何相对较大的
img
阵列，您的双循环肯定会非常慢。