数式をPythonに変換するには？

Question

私はPaperの2つの公式をPythonで使いたいと思います。

この式：

私は、このコードにそれを翻訳：

P = A    #(size 24x24) 
Q = B    #(size 24x24) 
sum_of_all = 0 
    for row in range(0,P.shape[0]): 
     for column in range (0,P.shape[1]): 
      zwischen =(w.iloc[row] * np.power((abs(P[row, column])-abs(Q[row,column])),2))[0] 
      sum_of_all = sum_of_all +zwischen 
res = np.sqrt(sum_of_all) 

他の式：

：

が、私はこのコードに翻訳

P = A 
Q = B 
sum_of_all = 0 
for row in range(0,P.shape[0]): 
    for column in range (0,P.shape[1]): 
     zwischen = P[row, column]*Q[row,column] 
     sum_of_all = sum_of_all +zwischen 
sum_of_all = (w.iloc[row])[0]*abs(sum_of_all)   
res = np.sqrt(2-(2*sum_of_all)) 

1. 私はそれを正しく行いましたか？

2. Pythonの方法で（特にFormula 1）、実際に頻繁に（30000回）使用され、ループが非常に遅くなっているので、どのように変更できますか？

Answer 1

numpyを使用すると、「うまくいく」ということがたくさんあります。今、あなたは何のテストデータを与えなかったように私は実際にこれをテストすることができませんでしたが、最初の式は、それは大規模な問題であなたの重みは、データフレームまたはnumpyの配列である場合はいけない

P = np.random.rand(24, 24) 
Q = np.random.rand(24, 24) 
w = np.random.rand(24, 1) 

np.sqrt(np.sum((w * np.power((np.abs(P) - np.abs(Q)), 2)))) 

のようなものでなければなりません - データフレームがありますとにかくこのような配列操作を使用するとうまくいくはずです。しかし、それはオーバーヘッドを追加します。重み付けには意味がありません（私の経験則では、データに意味のある列名がある場合はデータフレームを使用してください）。