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
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])
其他回答
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])
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>)
使用numpy.fromfunction(function, shape， **kwargs)
看到“https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.fromfunction.html”
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
