使用numpy.fromfunction(function, shape， **kwargs)

看到“https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.fromfunction.html”

博士TL;

正如@user2357112所指出的，应用函数的“直接”方法总是在Numpy数组上映射函数的最快和最简单的方法:

import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
f = lambda x: x ** 2
squares = f(x)

一般避免np。向量化，因为它性能不佳，并且已经(或曾经)有许多问题。如果您正在处理其他数据类型，您可能需要研究下面所示的其他方法。

方法比较

下面是一些简单的测试，比较三种映射函数的方法，本例使用Python 3.6和NumPy 1.15.4。首先，测试的设置函数:

import timeit
import numpy as np

f = lambda x: x ** 2
vf = np.vectorize(f)

def test_array(x, n):
    t = timeit.timeit(
        'np.array([f(xi) for xi in x])',
        'from __main__ import np, x, f', number=n)
    print('array: {0:.3f}'.format(t))

def test_fromiter(x, n):
    t = timeit.timeit(
        'np.fromiter((f(xi) for xi in x), x.dtype, count=len(x))',
        'from __main__ import np, x, f', number=n)
    print('fromiter: {0:.3f}'.format(t))

def test_direct(x, n):
    t = timeit.timeit(
        'f(x)',
        'from __main__ import x, f', number=n)
    print('direct: {0:.3f}'.format(t))

def test_vectorized(x, n):
    t = timeit.timeit(
        'vf(x)',
        'from __main__ import x, vf', number=n)
    print('vectorized: {0:.3f}'.format(t))

测试五个元素(从最快到最慢排序):

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
n = 100000
test_direct(x, n)      # 0.265
test_fromiter(x, n)    # 0.479
test_array(x, n)       # 0.865
test_vectorized(x, n)  # 2.906

包含100个元素:

x = np.arange(100)
n = 10000
test_direct(x, n)      # 0.030
test_array(x, n)       # 0.501
test_vectorized(x, n)  # 0.670
test_fromiter(x, n)    # 0.883

并且使用1000个或更多的数组元素:

x = np.arange(1000)
n = 1000
test_direct(x, n)      # 0.007
test_fromiter(x, n)    # 0.479
test_array(x, n)       # 0.516
test_vectorized(x, n)  # 0.945

不同版本的Python/NumPy和编译器优化会有不同的结果，所以对您的环境进行类似的测试。

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()

就像在这篇文章中提到的，像这样使用生成器表达式:

numpy.fromiter((<some_func>(x) for x in <something>),<dtype>,<size of something>)

我相信在numpy的新版本(我使用1.13)中，您可以简单地通过将numpy数组传递给您为标量类型编写的函数来调用该函数，它将自动应用函数调用到numpy数组上的每个元素，并返回另一个numpy数组

>>> import numpy as np
>>> squarer = lambda t: t ** 2
>>> x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
>>> squarer(x)
array([ 1,  4,  9, 16, 25])

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])