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python - transpuesta - Numpy: producto cartesiano de los puntos de matriz xey en una única matriz de puntos 2D



multiplicar matrices python numpy (11)

Un canonical cartesian_product (casi)

Hay muchos enfoques para este problema con diferentes propiedades. Algunos son más rápidos que otros, y algunos son más generales. Después de muchas pruebas y ajustes, descubrí que la siguiente función, que calcula un producto cartesian_product n-dimensional, es más rápida que la mayoría para muchas entradas. Para un par de enfoques que son un poco más complejos, pero que son incluso más rápidos en muchos casos, vea la respuesta de Paul Panzer .

Dada esa respuesta, esta ya no es la implementación más rápida del producto cartesiano en numpy que soy consciente. Sin embargo, creo que su simplicidad continuará convirtiéndolo en un punto de referencia útil para futuras mejoras:

def cartesian_product(*arrays): la = len(arrays) dtype = numpy.result_type(*arrays) arr = numpy.empty([len(a) for a in arrays] + [la], dtype=dtype) for i, a in enumerate(numpy.ix_(*arrays)): arr[...,i] = a return arr.reshape(-1, la)

Vale la pena mencionar que esta función usa ix_ de una manera inusual; mientras que el uso documentado de ix_ es generar índices en una matriz, sucede que las matrices con la misma forma se pueden usar para la asignación transmitida. Muchas gracias a mgilson , quien me inspiró para tratar de usar ix_ esta manera, y a unutbu , quien brindó algunos comentarios extremadamente útiles sobre esta respuesta, incluida la sugerencia de usar numpy.result_type .

Alternativas notables

A veces es más rápido escribir bloques contiguos de memoria en orden Fortran. Esa es la base de esta alternativa, cartesian_product_transpose , que ha demostrado ser más rápida en algunos hardware que cartesian_product (ver a continuación). Sin embargo, la respuesta de Paul Panzer, que usa el mismo principio, es aún más rápida. Aún así, incluyo esto aquí para lectores interesados:

def cartesian_product_transpose(*arrays): broadcastable = numpy.ix_(*arrays) broadcasted = numpy.broadcast_arrays(*broadcastable) rows, cols = numpy.prod(broadcasted[0].shape), len(broadcasted) dtype = numpy.result_type(*arrays) out = numpy.empty(rows * cols, dtype=dtype) start, end = 0, rows for a in broadcasted: out[start:end] = a.reshape(-1) start, end = end, end + rows return out.reshape(cols, rows).T

Después de entender el enfoque de Panzer, escribí una nueva versión que es casi tan rápida como la suya, y es casi tan simple como cartesian_product :

def cartesian_product_simple_transpose(arrays): la = len(arrays) dtype = numpy.result_type(*arrays) arr = numpy.empty([la] + [len(a) for a in arrays], dtype=dtype) for i, a in enumerate(numpy.ix_(*arrays)): arr[i, ...] = a return arr.reshape(la, -1).T

Esto parece tener una sobrecarga de tiempo constante que lo hace funcionar más lento que Panzer para pequeñas entradas. Pero para entradas más grandes, en todas las pruebas que ejecuté, funciona tan bien como su implementación más rápida ( cartesian_product_transpose_pp ).

En las siguientes secciones, incluyo algunas pruebas de otras alternativas. Ahora están algo desactualizados, pero en lugar de duplicar esfuerzos, he decidido dejarlos aquí por su interés histórico. Para ver las pruebas actualizadas, consulte la respuesta de Panzer, así como la de Nico Schlömer .

Pruebas contra alternativas

Aquí hay una batería de pruebas que muestran el aumento del rendimiento que proporcionan algunas de estas funciones en relación con una serie de alternativas. Todas las pruebas que se muestran aquí se realizaron en una máquina de cuatro núcleos, ejecutando Mac OS 10.12.5, Python 3.6.1 y numpy 1.12.1. Se sabe que las variaciones en hardware y software producen resultados diferentes, por lo que YMMV. ¡Ejecuta estas pruebas por ti mismo para estar seguro!

Definiciones:

import numpy import itertools from functools import reduce ### Two-dimensional products ### def repeat_product(x, y): return numpy.transpose([numpy.tile(x, len(y)), numpy.repeat(y, len(x))]) def dstack_product(x, y): return numpy.dstack(numpy.meshgrid(x, y)).reshape(-1, 2) ### Generalized N-dimensional products ### def cartesian_product(*arrays): la = len(arrays) dtype = numpy.result_type(*arrays) arr = numpy.empty([len(a) for a in arrays] + [la], dtype=dtype) for i, a in enumerate(numpy.ix_(*arrays)): arr[...,i] = a return arr.reshape(-1, la) def cartesian_product_transpose(*arrays): broadcastable = numpy.ix_(*arrays) broadcasted = numpy.broadcast_arrays(*broadcastable) rows, cols = numpy.prod(broadcasted[0].shape), len(broadcasted) dtype = numpy.result_type(*arrays) out = numpy.empty(rows * cols, dtype=dtype) start, end = 0, rows for a in broadcasted: out[start:end] = a.reshape(-1) start, end = end, end + rows return out.reshape(cols, rows).T # from https://stackoverflow.com/a/1235363/577088 def cartesian_product_recursive(*arrays, out=None): arrays = [numpy.asarray(x) for x in arrays] dtype = arrays[0].dtype n = numpy.prod([x.size for x in arrays]) if out is None: out = numpy.zeros([n, len(arrays)], dtype=dtype) m = n // arrays[0].size out[:,0] = numpy.repeat(arrays[0], m) if arrays[1:]: cartesian_product_recursive(arrays[1:], out=out[0:m,1:]) for j in range(1, arrays[0].size): out[j*m:(j+1)*m,1:] = out[0:m,1:] return out def cartesian_product_itertools(*arrays): return numpy.array(list(itertools.product(*arrays))) ### Test code ### name_func = [(''repeat_product'', repeat_product), (''dstack_product'', dstack_product), (''cartesian_product'', cartesian_product), (''cartesian_product_transpose'', cartesian_product_transpose), (''cartesian_product_recursive'', cartesian_product_recursive), (''cartesian_product_itertools'', cartesian_product_itertools)] def test(in_arrays, test_funcs): global func global arrays arrays = in_arrays for name, func in test_funcs: print(''{}:''.format(name)) %timeit func(*arrays) def test_all(*in_arrays): test(in_arrays, name_func) # `cartesian_product_recursive` throws an # unexpected error when used on more than # two input arrays, so for now I''ve removed # it from these tests. def test_cartesian(*in_arrays): test(in_arrays, name_func[2:4] + name_func[-1:]) x10 = [numpy.arange(10)] x50 = [numpy.arange(50)] x100 = [numpy.arange(100)] x500 = [numpy.arange(500)] x1000 = [numpy.arange(1000)]

Resultados de la prueba:

In [2]: test_all(*(x100 * 2)) repeat_product: 67.5 µs ± 633 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each) dstack_product: 67.7 µs ± 1.09 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each) cartesian_product: 33.4 µs ± 558 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each) cartesian_product_transpose: 67.7 µs ± 932 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each) cartesian_product_recursive: 215 µs ± 6.01 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) cartesian_product_itertools: 3.65 ms ± 38.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each) In [3]: test_all(*(x500 * 2)) repeat_product: 1.31 ms ± 9.28 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) dstack_product: 1.27 ms ± 7.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) cartesian_product: 375 µs ± 4.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) cartesian_product_transpose: 488 µs ± 8.88 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) cartesian_product_recursive: 2.21 ms ± 38.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each) cartesian_product_itertools: 105 ms ± 1.17 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each) In [4]: test_all(*(x1000 * 2)) repeat_product: 10.2 ms ± 132 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each) dstack_product: 12 ms ± 120 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each) cartesian_product: 4.75 ms ± 57.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each) cartesian_product_transpose: 7.76 ms ± 52.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each) cartesian_product_recursive: 13 ms ± 209 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each) cartesian_product_itertools: 422 ms ± 7.77 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

En todos los casos, cartesian_product como se define al principio de esta respuesta es más rápido.

Para aquellas funciones que aceptan un número arbitrario de matrices de entrada, vale la pena comprobar el rendimiento cuando len(arrays) > 2 también. (Hasta que pueda determinar por qué cartesian_product_recursive arroja un error en este caso, lo eliminé de estas pruebas).

In [5]: test_cartesian(*(x100 * 3)) cartesian_product: 8.8 ms ± 138 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each) cartesian_product_transpose: 7.87 ms ± 91.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each) cartesian_product_itertools: 518 ms ± 5.5 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each) In [6]: test_cartesian(*(x50 * 4)) cartesian_product: 169 ms ± 5.1 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each) cartesian_product_transpose: 184 ms ± 4.32 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each) cartesian_product_itertools: 3.69 s ± 73.5 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each) In [7]: test_cartesian(*(x10 * 6)) cartesian_product: 26.5 ms ± 449 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each) cartesian_product_transpose: 16 ms ± 133 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each) cartesian_product_itertools: 728 ms ± 16 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each) In [8]: test_cartesian(*(x10 * 7)) cartesian_product: 650 ms ± 8.14 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each) cartesian_product_transpose: 518 ms ± 7.09 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each) cartesian_product_itertools: 8.13 s ± 122 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

Como muestran estas pruebas, cartesian_product sigue siendo competitivo hasta que el número de matrices de entrada se eleva por encima (aproximadamente) cuatro. Después de eso, cartesian_product_transpose tiene una ligera ventaja.

Vale la pena reiterar que los usuarios con otro hardware y sistemas operativos pueden ver resultados diferentes. Por ejemplo, unutbu informa haber visto los siguientes resultados para estas pruebas usando Ubuntu 14.04, Python 3.4.3 y numpy 1.14.0.dev0 + b7050a9:

>>> %timeit cartesian_product_transpose(x500, y500) 1000 loops, best of 3: 682 µs per loop >>> %timeit cartesian_product(x500, y500) 1000 loops, best of 3: 1.55 ms per loop

A continuación, veamos algunos detalles sobre las pruebas anteriores que he realizado en este sentido. El rendimiento relativo de estos enfoques ha cambiado con el tiempo, para hardware diferente y diferentes versiones de Python y numpy . Si bien no es inmediatamente útil para las personas que usan versiones actualizadas de numpy , ilustra cómo han cambiado las cosas desde la primera versión de esta respuesta.

Una alternativa simple: meshgrid + dstack

La respuesta actualmente aceptada usa tile y repeat para transmitir dos arreglos juntos. Pero la función meshgrid hace prácticamente lo mismo. Aquí está la salida de tile y repeat antes de pasar a transponer:

In [1]: import numpy In [2]: x = numpy.array([1,2,3]) ...: y = numpy.array([4,5]) ...: In [3]: [numpy.tile(x, len(y)), numpy.repeat(y, len(x))] Out[3]: [array([1, 2, 3, 1, 2, 3]), array([4, 4, 4, 5, 5, 5])]

Y aquí está la salida de meshgrid :

In [4]: numpy.meshgrid(x, y) Out[4]: [array([[1, 2, 3], [1, 2, 3]]), array([[4, 4, 4], [5, 5, 5]])]

Como pueden ver, es casi idéntico. Solo necesitamos remodelar el resultado para obtener exactamente el mismo resultado.

In [5]: xt, xr = numpy.meshgrid(x, y) ...: [xt.ravel(), xr.ravel()] Out[5]: [array([1, 2, 3, 1, 2, 3]), array([4, 4, 4, 5, 5, 5])]

En lugar de remodelar en este punto, sin embargo, podríamos pasar la salida de meshgrid a dstack y remodelar después, lo que ahorra algo de trabajo:

In [6]: numpy.dstack(numpy.meshgrid(x, y)).reshape(-1, 2) Out[6]: array([[1, 4], [2, 4], [3, 4], [1, 5], [2, 5], [3, 5]])

Contrariamente a lo que afirma este comentario , no he visto evidencia de que diferentes entradas produzcan salidas de formas diferentes, y como lo anterior demuestra, hacen cosas muy similares, por lo que sería bastante extraño si lo hicieran. Por favor, avíseme si encuentra un contraejemplo.

Prueba meshgrid + dstack vs. repeat + transpose

El rendimiento relativo de estos dos enfoques ha cambiado con el tiempo. En una versión anterior de Python (2.7), el resultado que usa meshgrid + dstack fue notablemente más rápido para las entradas pequeñas. (Tenga en cuenta que estas pruebas son de una versión anterior de esta respuesta). Definiciones:

>>> def repeat_product(x, y): ... return numpy.transpose([numpy.tile(x, len(y)), numpy.repeat(y, len(x))]) ... >>> def dstack_product(x, y): ... return numpy.dstack(numpy.meshgrid(x, y)).reshape(-1, 2) ...

Para la entrada de tamaño moderado, vi una aceleración significativa. Pero volví a intentar estas pruebas con las versiones más recientes de Python (3.6.1) y numpy (1.12.1), en una máquina más nueva. Los dos enfoques son casi idénticos ahora.

Prueba antigua

>>> x, y = numpy.arange(500), numpy.arange(500) >>> %timeit repeat_product(x, y) 10 loops, best of 3: 62 ms per loop >>> %timeit dstack_product(x, y) 100 loops, best of 3: 12.2 ms per loop

Nueva prueba

In [7]: x, y = numpy.arange(500), numpy.arange(500) In [8]: %timeit repeat_product(x, y) 1.32 ms ± 24.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) In [9]: %timeit dstack_product(x, y) 1.26 ms ± 8.47 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

Como siempre, YMMV, pero esto sugiere que en versiones recientes de Python y numpy, estos son intercambiables.

Funciones de producto generalizadas

En general, podríamos esperar que el uso de las funciones integradas sea más rápido para las entradas pequeñas, mientras que para las grandes, una función construida especialmente podría ser más rápida. Además, para un producto n-dimensional generalizado, el tile y la repeat no ayudarán, ya que no tienen análogos claros de mayor dimensión. Por lo tanto, vale la pena investigar el comportamiento de las funciones especialmente diseñadas.

La mayoría de las pruebas relevantes aparecen al principio de esta respuesta, pero aquí están algunas de las pruebas realizadas en versiones anteriores de Python y numpy para comparar.

La función cartesian definida en cartesian_product_recursive solía funcionar bastante bien para entradas más grandes. (Es lo mismo que la función llamada cartesian_product_recursive anterior). Para comparar cartesian con dstack_prodct , utilizamos solo dos dimensiones.

Aquí nuevamente, la prueba anterior mostró una diferencia significativa, mientras que la nueva prueba muestra casi ninguna.

Prueba antigua

>>> x, y = numpy.arange(1000), numpy.arange(1000) >>> %timeit cartesian([x, y]) 10 loops, best of 3: 25.4 ms per loop >>> %timeit dstack_product(x, y) 10 loops, best of 3: 66.6 ms per loop

Nueva prueba

In [10]: x, y = numpy.arange(1000), numpy.arange(1000) In [11]: %timeit cartesian([x, y]) 12.1 ms ± 199 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each) In [12]: %timeit dstack_product(x, y) 12.7 ms ± 334 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Como antes, dstack_product aún late a nivel cartesian en escalas más pequeñas.

Nueva prueba ( antigua prueba redundante no se muestra )

In [13]: x, y = numpy.arange(100), numpy.arange(100) In [14]: %timeit cartesian([x, y]) 215 µs ± 4.75 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) In [15]: %timeit dstack_product(x, y) 65.7 µs ± 1.15 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

Estas distinciones son, creo, interesantes y vale la pena registrarlas; pero al final son académicos. Como mostraron las pruebas al principio de esta respuesta, todas estas versiones son casi siempre más lentas que cartesian_product , definidas al principio de esta respuesta, que es un poco más lenta que las implementaciones más rápidas entre las respuestas a esta pregunta.

Tengo dos matrices numpy que definen los ejes xey de una grilla. Por ejemplo:

x = numpy.array([1,2,3]) y = numpy.array([4,5])

Me gustaría generar el producto cartesiano de estas matrices para generar:

array([[1,4],[2,4],[3,4],[1,5],[2,5],[3,5]])

De una manera que no es terriblemente ineficiente ya que tengo que hacer esto muchas veces en un bucle. Supongo que convertirlos a una lista de Python y usar itertools.product y volver a una matriz numpy no es la forma más eficiente.

A partir de octubre de 2017, numpy ahora tiene una función np.stack genérica que toma un parámetro de eje. Utilizándolo, podemos tener un "producto cartesiano generalizado" utilizando la técnica "dstack and meshgrid":

import numpy as np def cartesian_product(*arrays): ndim = len(arrays) return np.stack(np.meshgrid(*arrays), axis=-1).reshape(-1, ndim)

Nota sobre el parámetro axis=-1 . Este es el último eje (más interno) en el resultado. Es equivalente a usar axis=ndim .

Otro comentario, ya que los productos cartesianos explotan muy rápido, a menos que tengamos que realizar el arreglo en la memoria por alguna razón, si el producto es muy grande, es posible que deseemos utilizar itertools y usar los valores sobre la marcha.

Basándome en el trabajo ejemplar de @ senderle, he encontrado dos versiones, una para C y otra para Fortran, que a menudo son un poco más rápidas.

  • cartesian_product_transpose_pp es, a diferencia del cartesian_product_transpose @ senderle, que usa una estrategia diferente en conjunto: una versión de cartesion_product que usa la disposición de memoria de transposición más favorable + algunas optimizaciones muy menores.
  • cartesian_product_pp pega con el diseño de la memoria original. Lo que lo hace rápido es usar copias contiguas. Las copias contiguas resultan ser mucho más rápidas que la copia de un bloque completo de memoria, aunque solo una parte contiene datos válidos, es preferible a solo copiar los bits válidos.

Algunos perfumes. Hice otros para diseños C y Fortran, porque estas son tareas diferentes de OMI.

Los nombres que terminan en ''pp'' son mis enfoques.

1) muchos factores pequeños (2 elementos cada uno)

2) muchos factores pequeños (4 elementos cada uno)

3) tres factores de igual longitud

4) dos factores de igual longitud

Código (hay que hacer ejecuciones por separado para cada gráfico b / c No pude encontrar la manera de reiniciarlo, también necesito editar / comentar de entrada / salida de manera apropiada):

import numpy import numpy as np from functools import reduce import itertools import timeit import perfplot def dstack_product(arrays): return numpy.dstack( numpy.meshgrid(*arrays, indexing=''ij'') ).reshape(-1, len(arrays)) def cartesian_product_transpose_pp(arrays): la = len(arrays) dtype = numpy.result_type(*arrays) arr = numpy.empty((la, *map(len, arrays)), dtype=dtype) idx = slice(None), *itertools.repeat(None, la) for i, a in enumerate(arrays): arr[i, ...] = a[idx[:la-i]] return arr.reshape(la, -1).T def cartesian_product(arrays): la = len(arrays) dtype = numpy.result_type(*arrays) arr = numpy.empty([len(a) for a in arrays] + [la], dtype=dtype) for i, a in enumerate(numpy.ix_(*arrays)): arr[...,i] = a return arr.reshape(-1, la) def cartesian_product_transpose(arrays): broadcastable = numpy.ix_(*arrays) broadcasted = numpy.broadcast_arrays(*broadcastable) rows, cols = numpy.prod(broadcasted[0].shape), len(broadcasted) dtype = numpy.result_type(*arrays) out = numpy.empty(rows * cols, dtype=dtype) start, end = 0, rows for a in broadcasted: out[start:end] = a.reshape(-1) start, end = end, end + rows return out.reshape(cols, rows).T from itertools import accumulate, repeat, chain def cartesian_product_pp(arrays, out=None): la = len(arrays) L = *map(len, arrays), la dtype = numpy.result_type(*arrays) arr = numpy.empty(L, dtype=dtype) arrs = *accumulate(chain((arr,), repeat(0, la-1)), np.ndarray.__getitem__), idx = slice(None), *itertools.repeat(None, la-1) for i in range(la-1, 0, -1): arrs[i][..., i] = arrays[i][idx[:la-i]] arrs[i-1][1:] = arrs[i] arr[..., 0] = arrays[0][idx] return arr.reshape(-1, la) def cartesian_product_itertools(arrays): return numpy.array(list(itertools.product(*arrays))) # from https://.com/a/1235363/577088 def cartesian_product_recursive(arrays, out=None): arrays = [numpy.asarray(x) for x in arrays] dtype = arrays[0].dtype n = numpy.prod([x.size for x in arrays]) if out is None: out = numpy.zeros([n, len(arrays)], dtype=dtype) m = n // arrays[0].size out[:, 0] = numpy.repeat(arrays[0], m) if arrays[1:]: cartesian_product_recursive(arrays[1:], out=out[0:m, 1:]) for j in range(1, arrays[0].size): out[j*m:(j+1)*m, 1:] = out[0:m, 1:] return out ### Test code ### if False: perfplot.save(''cp_4el_high.png'', setup=lambda n: n*(numpy.arange(4, dtype=float),), n_range=list(range(6, 11)), kernels=[ dstack_product, cartesian_product_recursive, cartesian_product, # cartesian_product_transpose, cartesian_product_pp, # cartesian_product_transpose_pp, ], logx=False, logy=True, xlabel=''#factors'', equality_check=None ) else: perfplot.save(''cp_2f_T.png'', setup=lambda n: 2*(numpy.arange(n, dtype=float),), n_range=[2**k for k in range(5, 11)], kernels=[ # dstack_product, # cartesian_product_recursive, # cartesian_product, cartesian_product_transpose, # cartesian_product_pp, cartesian_product_transpose_pp, ], logx=True, logy=True, xlabel=''length of each factor'', equality_check=None )

De manera más general, si tiene dos matrices 2d numpy ayb, y desea concatenar cada fila de una en cada fila de b (un producto cartesiano de filas, como una unión en una base de datos), puede usar este método :

import numpy def join_2d(a, b): assert a.dtype == b.dtype a_part = numpy.tile(a, (len(b), 1)) b_part = numpy.repeat(b, len(a), axis=0) return numpy.hstack((a_part, b_part))

El paquete Scikit-learn tiene una implementación rápida de esto exactamente:

from sklearn.utils.extmath import cartesian product = cartesian((x,y))

Tenga en cuenta que la convención de esta implementación es diferente de la que desea, si le importa el orden de la salida. Para su ordenamiento exacto, puede hacer

product = cartesian((y,x))[:, ::-1]

Esto también se puede hacer fácilmente utilizando el método itertools.product

from itertools import product import numpy as np x = np.array([1, 2, 3]) y = np.array([4, 5]) cart_prod = np.array(list(product(*[[x], [y]])),dtype=''int32'')

Resultado: array ([
[1, 4],
[15],
[2, 4],
[2, 5],
[3, 4],
[3, 5]], dtype = int32)

Tiempo de ejecución: 0.000155 s

Lo más rápido que puede obtener es combinar una expresión de generador con la función de mapa:

import numpy import datetime a = np.arange(1000) b = np.arange(200) start = datetime.datetime.now() foo = (item for sublist in [list(map(lambda x: (x,i),a)) for i in b] for item in sublist) print (list(foo)) print (''execution time: {} s''.format((datetime.datetime.now() - start).total_seconds()))

Salidas (en realidad, se imprime toda la lista resultante):

[(0, 0), (1, 0), ...,(998, 199), (999, 199)] execution time: 1.253567 s

o usando una expresión de doble generador:

a = np.arange(1000) b = np.arange(200) start = datetime.datetime.now() foo = ((x,y) for x in a for y in b) print (list(foo)) print (''execution time: {} s''.format((datetime.datetime.now() - start).total_seconds()))

Salidas (lista completa impresa):

[(0, 0), (1, 0), ...,(998, 199), (999, 199)] execution time: 1.187415 s

Tenga en cuenta que la mayor parte del tiempo de cálculo va dentro del comando de impresión. Los cálculos del generador son de otra manera decentemente eficientes. Sin imprimir los tiempos de cálculo son:

execution time: 0.079208 s

para expresión de generador + función de mapa y:

execution time: 0.007093 s

para la expresión del doble generador

Si lo que realmente quiere es calcular el producto real de cada uno de los pares de coordenadas, el más rápido es resolverlo como un producto numpy matrix:

a = np.arange(1000) b = np.arange(200) start = datetime.datetime.now() foo = np.dot(np.asmatrix([[i,0] for i in a]), np.asmatrix([[i,0] for i in b]).T) print (foo) print (''execution time: {} s''.format((datetime.datetime.now() - start).total_seconds()))

Productos:

[[ 0 0 0 ..., 0 0 0] [ 0 1 2 ..., 197 198 199] [ 0 2 4 ..., 394 396 398] ..., [ 0 997 1994 ..., 196409 197406 198403] [ 0 998 1996 ..., 196606 197604 198602] [ 0 999 1998 ..., 196803 197802 198801]] execution time: 0.003869 s

y sin imprimir (en este caso, no ahorra mucho ya que solo una pequeña parte de la matriz se imprime realmente):

execution time: 0.003083 s

Puedes hacer una lista normal de comprensión en Python

x = numpy.array([1,2,3]) y = numpy.array([4,5]) [[x0, y0] for x0 in x for y0 in y]

que debería darte

[[1, 4], [1, 5], [2, 4], [2, 5], [3, 4], [3, 5]]

También me interesó esto e hice una pequeña comparación de rendimiento, quizás algo más clara que en la respuesta de @ senderle.

Para dos matrices (el caso clásico):

Para cuatro arreglos:

(Tenga en cuenta que la longitud de las matrices es solo unas pocas docenas de entradas aquí).

En ambos casos, la sugerencia de @ senderle es la más rápida. Cuantas más dimensiones están involucradas, sin embargo, menos significativa se vuelve la diferencia.

Código para reproducir las tramas:

from functools import reduce import itertools import numpy import perfplot def dstack_product(arrays): return numpy.dstack( numpy.meshgrid(*arrays, indexing=''ij'') ).reshape(-1, len(arrays)) # Generalized N-dimensional products def cartesian_product(arrays): la = len(arrays) dtype = numpy.find_common_type([a.dtype for a in arrays], []) arr = numpy.empty([len(a) for a in arrays] + [la], dtype=dtype) for i, a in enumerate(numpy.ix_(*arrays)): arr[..., i] = a return arr.reshape(-1, la) def cartesian_product_transpose(arrays): broadcastable = numpy.ix_(*arrays) broadcasted = numpy.broadcast_arrays(*broadcastable) rows, cols = reduce(numpy.multiply, broadcasted[0].shape), len(broadcasted) dtype = numpy.find_common_type([a.dtype for a in arrays], []) out = numpy.empty(rows * cols, dtype=dtype) start, end = 0, rows for a in broadcasted: out[start:end] = a.reshape(-1) start, end = end, end + rows return out.reshape(cols, rows).T # from https://.com/a/1235363/577088 def cartesian_product_recursive(arrays, out=None): arrays = [numpy.asarray(x) for x in arrays] dtype = arrays[0].dtype n = numpy.prod([x.size for x in arrays]) if out is None: out = numpy.zeros([n, len(arrays)], dtype=dtype) m = n // arrays[0].size out[:, 0] = numpy.repeat(arrays[0], m) if arrays[1:]: cartesian_product_recursive(arrays[1:], out=out[0:m, 1:]) for j in range(1, arrays[0].size): out[j*m:(j+1)*m, 1:] = out[0:m, 1:] return out def cartesian_product_itertools(arrays): return numpy.array(list(itertools.product(*arrays))) perfplot.show( setup=lambda n: 4*(numpy.arange(n, dtype=float),), n_range=[2**k for k in range(6)], kernels=[ dstack_product, cartesian_product, cartesian_product_transpose, cartesian_product_recursive, cartesian_product_itertools ], logx=True, logy=True, xlabel=''len(a), len(b)'', equality_check=None )

Utilicé la answer @kennytm por un tiempo, pero al intentar hacer lo mismo en TensorFlow, pero encontré que TensorFlow no tiene equivalente de numpy.repeat() . Después de un poco de experimentación, creo que encontré una solución más general para vectores arbitrarios de puntos.

Para numpy:

import numpy as np def cartesian_product(*args: np.ndarray) -> np.ndarray: """ Produce the cartesian product of arbitrary length vectors. Parameters ---------- np.ndarray args vector of points of interest in each dimension Returns ------- np.ndarray the cartesian product of size [m x n] wherein: m = prod([len(a) for a in args]) n = len(args) """ for i, a in enumerate(args): assert a.ndim == 1, "arg {:d} is not rank 1".format(i) return np.concatenate([np.reshape(xi, [-1, 1]) for xi in np.meshgrid(*args)], axis=1)

y para TensorFlow:

import tensorflow as tf def cartesian_product(*args: tf.Tensor) -> tf.Tensor: """ Produce the cartesian product of arbitrary length vectors. Parameters ---------- tf.Tensor args vector of points of interest in each dimension Returns ------- tf.Tensor the cartesian product of size [m x n] wherein: m = prod([len(a) for a in args]) n = len(args) """ for i, a in enumerate(args): tf.assert_rank(a, 1, message="arg {:d} is not rank 1".format(i)) return tf.concat([tf.reshape(xi, [-1, 1]) for xi in tf.meshgrid(*args)], axis=1)