逐行插入2D Numpy数组的值
我有两个numpy数组：
x = np.array([1,2,3,4,5])
y = np.array([10,20,30,40,50])
我试图得到的是这样的：
array([[ 1. , 3.25, 5.5 , 7.75, 10. ],
[ 2. , 6.5 , 11. , 15.5 , 20. ],
[ 3. , 9.75, 16.5 , 23.25, 30. ],
[ 4. , 13. , 22. , 31. , 40. ],
[ 5. , 16.25, 27.5 , 38.75, 50. ]])
我的方法不是很像Numpy，需要针对非常大的数组进行改进（摆脱for循环）：
myarray = np.zeros((5,5))
for idx in np.arange(5):
myarray[idx,:] = np.linspace(x[idx], y[idx], 5)
在Numpy中执行此操作的最佳方法是什么？这样生成myarray然后对其进行操作会更好吗？
myarray = np.zeros((5,5))
myarray[:,0] = x
myarray[:,-1] = y
array([[ 1., 0., 0., 0., 10.],
[ 2., 0., 0., 0., 20.],
[ 3., 0., 0., 0., 30.],
[ 4., 0., 0., 0., 40.],
[ 5., 0., 0., 0., 50.]])
问题答案：
这种广播技巧：
>>> x = np.array([1,2,3,4,5])
>>> y = np.array([10,20,30,40,50])
>>> z = np.linspace(0, 1, 5)
>>> z[None, ...] * (y[..., None] - x[..., None]) + ( x[..., None])
array([[ 1. , 3.25, 5.5 , 7.75, 10. ],
[ 2. , 6.5 , 11. , 15.5 , 20. ],
[ 3. , 9.75, 16.5 , 23.25, 30. ],
[ 4. , 13. , 22. , 31. , 40. ],
[ 5. , 16.25, 27.5 , 38.75, 50. ]])
>>>
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