Python Numpy入れ子ループ - 高速計算方法は？以下の合計で

Question

：

summing = 0 

    update = np.zeros((5172,)) 

    for index, xi in enumerate(x_v1): 
     yval = y[index] 
     kernel_sum = 0 
     for index_val, x_val in enumerate(x_v1): 
      kernel_sum += update[index_val] *(np.dot(x_val, xi.transpose()) + 1)**2 
     dot_product = kernel_sum 
     dot_product = np.clip(dot_product, -20, 20) 



     summing += yval * np.log(sigmoid(dot_product)) + (1-yval)* np.log(1-sigmoid(dot_product)) 

：非常に遅い

私のコード、次のと

私はS（内積）を交換する必要があります

これをもっと速くするにはどうすればよいですか？

Answer 1

forループを完全に削除する必要があります（「コードをベクトル化する」、Matlabのように）。これを行う最善の方法は、最初に方程式を行列形式で定式化し、numpyのみを使って方程式を書こうとすることです。

たとえば、次のようにのみnumpyの操作を使用して、全体の二次カーネルを計算することができます。すでに、実質的に計算時間を短縮します

K = (x_v1.dot(x_v1.T) + rho) ** 2 

を。