Мне нужна помощь, чтобы написать свой код более эффективно. Приведенный ниже код предназначен для решения нелинейного уравнения для переменной hi
с учетом элементов в некоторых массивах. Например:
import numpy as np
import tensorflow as tf
import scipy.optimize
kon = 0.01
mu = 1.5
fi = 0.5
kappa = 22
n =100
xs = tf.random.normal(shape=(n,), stddev=0.2)
eps = tf.random.normal(shape=(n,), stddev=0.17)
z = tf.sigmoid(tf.random.normal(shape=(n,), stddev=0.22))
# non-linear equation to solve for leisure
def F(hi):
return (mu/fi)*np.log(hi) -(1-mu)*kappa*(hi)**(1+(1/fi))-mu*(np.log(w*ei*xs)-np.log(kon))-np.log(ze)
hvec = np.empty((0,))
# leisure today
for ze,ei,xs in zip(z, eps, x0):
ei=tf.exp(ei)
xs=tf.exp(xs)
htemp = scipy.optimize.newton_krylov(F, 0.5)
hvec = np.append(hvec, htemp)
Здесь z
, eps
, x0
- массивы размером n
(например, n=100
)
Есть ли более эффективный способ сделать то же самое? например, избегая l oop?
Я в основном хочу найти для hi
для каждого элемента в этих трех массивах.