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
以上所有答案都比较好，但如果您需要使用自定义函数进行映射，并且您有numpy。Ndarray，你需要保留数组的形状。
我只比较了两个，但它将保留ndarray的形状。我使用了包含100万个条目的数组进行比较。这里我使用square函数，它也内置在numpy中，具有很大的性能提升，因为需要一些东西，您可以使用您选择的函数。
import numpy, time
def timeit():
y = numpy.arange(1000000)
now = time.time()
numpy.array([x * x for x in y.reshape(-1)]).reshape(y.shape)
print(time.time() - now)
now = time.time()
numpy.fromiter((x * x for x in y.reshape(-1)), y.dtype).reshape(y.shape)
print(time.time() - now)
now = time.time()
numpy.square(y)
print(time.time() - now)
输出
>>> timeit()
1.162431240081787 # list comprehension and then building numpy array
1.0775556564331055 # from numpy.fromiter
0.002948284149169922 # using inbuilt function
在这里，你可以清楚地看到numpy.fromiter工作得很好，考虑到简单的方法，如果内置函数可用，请使用它。
其他回答
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
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.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])
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])
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)
