在numpy数组上映射函数的最有效方法是什么?我目前正在做:
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Obtain array of square of each element in x
squarer = lambda t: t ** 2
squares = np.array([squarer(xi) for xi in x])
然而，这可能非常低效，因为我在将新数组转换回numpy数组之前，使用列表推导式将其构造为Python列表。我们能做得更好吗?
当前回答
使用numpy.fromfunction(function, shape， **kwargs)
看到“https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.fromfunction.html”
其他回答
squares = squarer(x)
数组上的算术运算以元素方式自动应用，高效的c级循环避免了适用于python级循环或理解的所有解释器开销。
您希望应用到NumPy数组elementwise的大多数函数都可以正常工作，尽管有些函数可能需要更改。例如，if不能在元素方面工作。你需要将它们转换为使用numpy.where这样的结构:
def using_if(x):
if x < 5:
return x
else:
return x**2
就变成了
def using_where(x):
return numpy.where(x < 5, x, x**2)
使用numpy.vectorize怎么样?
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
squarer = lambda t: t ** 2
vfunc = np.vectorize(squarer)
vfunc(x)
# Output : array([ 1, 4, 9, 16, 25])
似乎没有人提到在numpy包中生成ufunc的内置工厂方法:np.frompyfunc，我已经对np进行了测试。矢量化，并且比它的表现好大约20~30%。当然，它不能像规定的C代码或numba(我没有测试过)那样执行，但它是比np.vectorize更好的选择
f = lambda x, y: x * y
f_arr = np.frompyfunc(f, 2, 1)
vf = np.vectorize(f)
arr = np.linspace(0, 1, 10000)
%timeit f_arr(arr, arr) # 307ms
%timeit vf(arr, arr) # 450ms
我也测试了更大的样本，改进是成比例的。请在这里查看文档
我已经测试了所有建议的方法加上np。数组(list(map(f, x)))和perfplot(我的一个小项目)。
消息#1:如果可以使用numpy的本机函数，就使用它。
如果你试图向量化的函数已经被向量化了(就像原始文章中的x**2例子)，使用它比其他任何方法都快得多(注意对数尺度):
如果你真的需要向量化，用哪个变量并不重要。
代码重现图:
import numpy as np
import perfplot
import math
def f(x):
# return math.sqrt(x)
return np.sqrt(x)
vf = np.vectorize(f)
def array_for(x):
return np.array([f(xi) for xi in x])
def array_map(x):
return np.array(list(map(f, x)))
def fromiter(x):
return np.fromiter((f(xi) for xi in x), x.dtype)
def vectorize(x):
return np.vectorize(f)(x)
def vectorize_without_init(x):
return vf(x)
b = perfplot.bench(
setup=np.random.rand,
n_range=[2 ** k for k in range(20)],
kernels=[
f,
array_for,
array_map,
fromiter,
vectorize,
vectorize_without_init,
],
xlabel="len(x)",
)
b.save("out1.svg")
b.show()
使用numpy.fromfunction(function, shape， **kwargs)
看到“https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.fromfunction.html”
