np.arrayの演算をforループを使わず高速にする方法

Question

aは50×50×50×100の4次元array、

bは50×50×50の3次元arrayとして、

以下のコードと同等の計算をもう少し速くする書き方はないでしょうか?

for i in range(100):
    c = a[:,:,:,i]*b

pythonでforループを回すと遅いと聞いた気がするのですが、

具体的にどのように書けばよいか分からず。

よろしくお願いします。

Answer 1

for i in range(100):
    c = a[:,:,:,i]*b

d=a*b

とすると、c と d は同じ結果になります。

http://sucrose.hatenablog.com/entry/2014/12/15/000352

http://www.kamishima.net/mlmpyja/nbayes2/broadcasting.html

など、「numpy 配列 ブロードキャスト」で検索すると、詳しい情報が得られます。

Comments

[16Cha]

d = a*bとした場合、
operands could not be broadcast together with shapes (50,50,50,100) (50,50,50)
というエラーが出てしまうようです。

[hiro-k]

a*b[:,:,:,numpy.newaxis] というように bを(50,50,50,1)の配列にしてやると上手く行くようです。「次元数 ndim が最大の入力配列より次元数 ndim が小さい全ての入力配列は， shape の先頭に 1 を加えて次元数を統一する．」が4次元以上では効かないように見えます。

[16Cha]

ありがとうございます!
うまくいきました!

ブロードキャストで調べてみて、こちらも勉強になりました!