Эффективно создать матрицу сродства numpy

Question

В настоящее время я использую этот код для вычисления аффинной матрицы

m = np.size(pts[0])
A = np.zeros(m*m).reshape(m,m)
for i,x in enumerate(pts[0]):
    for j,y in enumerate(pts[1]):
        A[i,j] = np.exp(-1*np.linalg.norm(x-y)**2)

Где pts - матрица nx2. Это отлично работает на меньшем размере, но O (n ^ 2). Результатом должна быть матрица nxn с весами.

Answer 1

Вот векторизованная версия:

#n = 10
#pts = np.random.rand(2, n)

X, Y = np.meshgrid(pts[1], pts[0])
A = np.exp(-np.abs(X-Y)**2)  # you can omit the abs because of **2