Python 和 numpy：从 1 维数组中逐行减去 2 维数组

在python中，我希望从1维数组中逐行减去2维数组。

我知道如何使用“for”循环和索引来完成此操作，但我认为使用 numpy 函数可能会更快。但是我没有找到办法做到这一点。这是一个带有“for”循环的示例：

from numpy import *
x=array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
y=array([20,10])
j=array([0, 1])
a=zeros([2,5])
for i in j :
...     a[i]=y[i]-x[i]

这是一个不起作用的示例，将“for”循环替换为：

a=y[j]-x[j,i]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape

您有什么建议吗？

问题是y-x有各自的形状(2) (2,5)。为了进行正确的广播，您需要形状(2,1) (2,5)。我们可以这样做.reshape只要保留元素数量：

y.reshape(2,1) - x

Gives:

array([[19, 18, 17, 16, 15],
   [ 4,  3,  2,  1,  0]])