python中if语句求最大值_如何用if语句向量化numpy数组中的最大值？

我的设置：Python 2.7.4.1、numpymkl 1.7.1、windows7x64、WinPython

上下文：

我尝试实现序列最小优化算法来求解支持向量机。我使用最大违反对方法。在

问题是：

在工作集选择过程中，我想找出满足某个条件的元素的最大梯度值及其指数，即y[i]*alpha[i]&lt；0或y[i]*alpha[i]#y - array of -1 and 1

y=np.array([-1,1,1,1,-1,1])

#alpha- array of floats in range [0,C]

alpha=np.array([0.4,0.1,1.33,0,0.9,0])

#grad - array of floats

grad=np.array([-1,-1,-0.2,-0.4,0.4,0.2])

GMaxI=float('-inf')

GMax_idx=-1

n=alpha.shape[0] #usually n=100000

C=4

B=[0,0,C]

for i in xrange(0,n):

yi=y[i] #-1 or 1

alpha_i=alpha[i]

if (yi * alpha_i< B[yi+1]): # B[-1+1]=0 B[1+1]=C

if( -yi*grad[i]>=GMaxI):

GMaxI= -yi*grad[i]

GMax_idx = i

这个过程被多次调用(~50000)，profiler显示这是瓶颈。

有没有可能将代码矢量化？在

编辑1：

添加一些小的示例数据

编辑2：

我已经检查了hwlau、larsmans和E先生提出的解决方案。只有E先生提出的解决方案是正确的。下面是包含所有三个答案的示例代码：

^{pr2}$

结论

在检查了所有的解决方案后，最快的一个(2x-6x)是@ali ium提出的解决方案，但是它需要安装一些python包：numba和它的所有先决条件。在

我在使用numba和类方法时遇到了一些问题，所以我创建了用numba自动编译的全局函数，我的解决方案如下所示：from numba import autojit

@autojit

def FindMaxMinGrad(A,B,alpha,grad,y):

'''

Finds i,j indices with maximal violatin pair scheme

A,B - 3 dim arrays, contains bounds A=[-C,0,0], B=[0,0,C]

alpha - array like, contains alpha coeficients

grad - array like, gradient

y - array like, labels

'''

GMaxI=-100000

GMaxJ=-100000

GMax_idx=-1

GMin_idx=-1

for i in range(0,alpha.shape[0]):

if (y[i] * alpha[i]< B[y[i]+1]):

if( -y[i]*grad[i]>GMaxI):

GMaxI= -y[i]*grad[i]

GMax_idx = i

if (y[i] * alpha[i]> A[y[i]+1]):

if( y[i]*grad[i]>GMaxJ):

GMaxJ= y[i]*grad[i]

GMin_idx = i

return (GMaxI,GMaxJ,GMax_idx,GMin_idx)

class SVM(object):

def working_set(self,....):

FindMaxMinGrad(.....)