np.subtract.outer()

关于np.subtract.outer()的使用，以下做简单介绍

import numpy as npa = np.array([5,6,7])
b = np.array([9,12,10])np.subtract.outer(b,a)
Out[11]:
array([[4, 3, 2],[7, 6, 5],[5, 4, 3]])

上述代码或许之前没接触np.subtract.outer()的人会晕住，这是什么情况?似乎没有规律可言，其实是有的
请看，

9 - 5 = 4
9 - 6 = 3
9 - 7 = 2

12 - 5 = 7
12 - 6 = 6
12 - 7 = 5

10 - 5 = 5
10 - 6= 4
10 - 7= 3

你看懂了吗？
用代码来写就是：
其实，上面三行等价于：

b[:,None]-a

array([[4, 3, 2],[7, 6, 5],[5, 4, 3]])

关于b[:,None]-a

b[:,None]
Out[13]:
array([[ 9],[12],[10]])'''
利用numpy数组的广播特性实现
b[:,None]中的每个值减去a中的每个值
'''

也就是：

np.subtract.outer(b,a)是b[:,None]-a的函数对应
其含义是：

有两个向量a、b，要实现a中的每个元素与b中的每个元素进行比较

learn from：在python中用两个向量构建一个比较矩阵

代码1：

A = np.array([3,2,1])
B = np.array([3,4,5])
#方法1
print(b[:,None]-a)#方法2
print(np.subtract.outer(B,A))[[0 1 2][1 2 3][2 3 4]]*****************************************************
calculation idea:3  2  1-
3   0  1  2
4   1  2  3
5   2  3  4

代码2：

A = np.arange(3).reshape(3,1)
B = np.arange(3).reshape(1,3)#方法1
print(A+B)#方法2，使用迭代器
it = np.nditer([A,B,None])
for x,y,z in it: z[...] = x + y
print(it.operands[2])[[0 1 2][1 2 3][2 3 4]]*****************************************************
calculation idea:0  1  2+
0    0  1  2
1    1  2  3
2    2  3  4

关于代码1和代码2：

代码1
- B中的每个元素减去A中每个元素的值
代码2
- A中的每个元素的值加上B中每个元素的值

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