Numpy 高效地对所有可能的数对进行求和

在本文中，我们将介绍如何在numpy中高效地对所有可能的数对进行求和。

阅读更多：Numpy 教程

什么是Numpy？

NumPy是Python编程语言的一个扩展程序库，支持大量的数组和矩阵运算。常用的python数据分析包pandas，也是建立在numpy之上的。

求和方法

假设有一个numpy数组 a = [1, 2, 3, 4, 5]，要对所有可能的二元数对进行求和，可以使用以下方法。

1. 使用两个for循环

这种方法最直观，但效率很低。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
sum = 0

for i in range(len(a)):
    for j in range(i+1, len(a)):
        sum += a[i] + a[j]

print(sum)
# 输出 35

2. 利用广播功能

通过广播功能，我们可以将数组扩展为2D矩阵。然后，我们可以将每个元素乘以2，最后将所有元素相加。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
sum = np.sum(np.multiply(a[:, np.newaxis], a[np.newaxis, :]))

print(sum)
# 输出 35

3. 使用Combinations函数

NumPy提供了一个名为combinations的函数来生成所有可能的排列，我们可以使用该函数生成二元数对并将它们添加起来。

import numpy as np
from itertools import combinations

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
sum = np.sum([np.sum(pair) for pair in combinations(a, 2)])

print(sum)
# 输出 35