Python

Question

首先，对于含糊不清的标题，我深表歉意，我想不出适合这个问题的名称。

我有 3 个 numpy 数组，格式如下：

N = ([[13, 14, 15], [2, 5, 7], [4, 6, 8] ... 几十万个元素长

e1 = [1, 0, 0]

e2 = [0, 1, 0]

想法是创建第四个数组 'v'，其维度应与 'N' 相同，但将根据 if 语句赋值。这是我目前拥有的，应该可以更好地解释这个问题：

v = np.zeros([len(N), 3])    

for i in range(0, len(N)):
    if((N*e1)[i,0] != 0):
        v[i] = np.cross(N[i],e1)
    else:
        v[i] = np.cross(N[i],e2)

此代码可以满足我的要求，但需要比预期更长的时间（> 5 分钟）。我可以使用任何形式的列表理解或类似概念来提高代码效率吗？

Answer 1

您可以使用 numpy.where 替换 if-else 并使用广播对过程进行矢量化，这是 numpy.where 的选项：

import numpy as np
np.where(np.repeat(N[:,0] != 0, 3).reshape(1000,3), np.cross(N, e1), np.cross(N, e2))

这里有一些基准测试:

1) 数据设置:

N = np.array([np.random.randint(0,10,3) for i in range(1000)])
N

#array([[3, 5, 0],
#       [5, 0, 8],
#       [4, 6, 0],
#       ..., 
#       [9, 4, 2],
#       [6, 9, 3],
#       [2, 9, 2]])

e1 = np.array([1, 0, 0])
e2 = np.array([0, 1, 0])

2) 时间:

def forloop():
    v = np.zeros([len(N), 3]);    

    for i in range(0, len(N)):
        if((N*e1)[i,0] != 0):
            v[i] = np.cross(N[i],e1)
        else:
            v[i] = np.cross(N[i],e2)
    return v

def forloop2():
    v = np.zeros([len(N), 3])    

    # Only calculate this one time.
    my_product = N*e1

    for i in range(0, len(N)):
        if my_product[i,0] != 0:
            v[i] = np.cross(N[i],e1)
        else:
            v[i] = np.cross(N[i],e2)               
    return v

%timeit forloop()
10 loops, best of 3: 25.5 ms per loop

%timeit forloop2()
100 loops, best of 3: 12.7 ms per loop    

%timeit np.where(np.repeat(N[:,0] != 0, 3).reshape(1000,3), np.cross(N, e1), np.cross(N, e2))
10000 loops, best of 3: 71.9 µs per loop

3) 所有方法的结果检查:

v1 = forloop()   

v2 = np.where(np.repeat(N[:,0] != 0, 3).reshape(1000,3), np.cross(N, e1), np.cross(N, e2))

v3 = forloop2()

(v3 == v1).all()
# True

(v1 == v2).all()
# True

Answer 2

我不确定您要做什么，但我知道为什么这段 specific 代码对您来说这么慢。最严重的违规者是 (N*e1)。这是一个简单的计算，它在 numpy 中运行得非常快，但是你在循环内执行它，len(N) 次！

通过将代码拉出循环，我可以在我的机器上用 N == 1000000 在不到 15 秒的时间内执行您的代码。下面的例子。

v = np.zeros([len(N), 3])    

# Only calculate this one time.
my_product = N*e1

for i in range(0, len(N)):
    if my_product[i,0] != 0):
        v[i] = np.cross(N[i],e1)
    else:
        v[i] = np.cross(N[i],e2)

另一个答案演示了如何以可读性稍差的代码为代价来避免 for 循环和 if 语句以获得更多的速度。

Python - 如何加速 for 循环从另一个 numpy 数组计算创建一个 numpy 数组

Python - how to speed up a for loop creating a numpy array from another numpy array calculation

arrays

numpy

cross-product