探索 NumPy 中的高效數(shù)組映射
在本次討論中，我們深入研究在 NumPy 數(shù)組上映射函數(shù)的最有效方法。一種常見的方法是利用列表理解，然后轉(zhuǎn)換回 NumPy 數(shù)組：
import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) squarer = lambda t: t ** 2 squares = np.array([squarer(xi) for xi in x])
但是，由于中間 Python 列表的創(chuàng)建和轉(zhuǎn)換，這種方法可能會(huì)表現(xiàn)出低效率。讓我們探索可能提高性能的替代方法。
利用本機(jī) NumPy 函數(shù)
如果目標(biāo)函數(shù)已在 NumPy 中實(shí)現(xiàn)，則最好直接使用它，如下所示演示如下：
x ** 2
由于固有的優(yōu)化，這種方法比其他方法要快得多NumPy 的原生函數(shù)。
向量化函數(shù)
當(dāng)所需函數(shù)不是 NumPy 原生函數(shù)時(shí)，向量化是一種強(qiáng)大的技術(shù)，可以按元素應(yīng)用函數(shù)數(shù)組。這可以使用以下方法來(lái)完成：
vf = np.vectorize(f) vf(x)
此方法為向量化操作提供了高效的實(shí)現(xiàn)。
使用 fromiter()
fromiter()函數(shù)可用于創(chuàng)建一個(gè)迭代器，該迭代器根據(jù)提供的函數(shù)和數(shù)組生成元素值：
np.fromiter((f(xi) for xi in x), x.dtype)
此方法特別適合從迭代器生成自定義數(shù)組元素。
性能比較
經(jīng)驗(yàn)測(cè)試顯示顯著的性能各種測(cè)繪方法之間的差異。如果該函數(shù)在 NumPy 中進(jìn)行矢量化，則直接使用該函數(shù)在速度方面是無(wú)與倫比的。對(duì)于自定義函數(shù)，向量化或 fromiter() 通常比基于列表理解的方法具有顯著優(yōu)勢(shì)。
結(jié)論
在 NumPy 數(shù)組上映射函數(shù)的最有效方法取決于具體的功能和數(shù)據(jù)特征。如果可能，強(qiáng)烈建議利用本機(jī) NumPy 函數(shù)。矢量化和 fromiter() 為自定義函數(shù)提供了有效的替代方案。性能測(cè)試對(duì)于確定給定場(chǎng)景的最佳方法至關(guān)重要。
以上是在 NumPy 數(shù)組上映射函數(shù)的最有效方法是什么？的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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