NumPy 配列上に関数を効率的にマッピングするにはどうすればよいですか?

NumPy 配列上の関数のマッピング: 効率の最適化

NumPy 配列を操作する場合、多くの場合、配列全体に要素ごとに演算を適用する必要があります。寸法。単純な for ループでも十分ですが、Python リストの作成と NumPy 配列への変換を避ける、より効率的なアプローチもあります。

1 つのアプローチは、NumPy のベクトル化機能を利用することです。目的の操作がすでにベクトル化された関数として実装されている場合、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。これは、数学的計算など、すでに NumPy 内のベクトル化に適している操作を扱う場合に最も効果的です。

ただし、カスタム関数の場合、ベクトル化は簡単ではない可能性があります。一般的な代替方法は、NumPy の fromiter 関数を使用することです。この関数は、反復可能な式から配列を作成し、カスタム操作をより柔軟に実装できるようにします。このアプローチにより、中間 Python リストの作成とそれらを NumPy 配列に変換するオーバーヘッドが排除されます。

特定の関数では、ラムダ関数でマップを使用することも有利な場合があります。通常、このアプローチには fromiter に比べて小さなオーバーヘッドが伴いますが、それでもリストベースのメソッドより効率的である可能性があります。ただし、ラムダ関数がその直接のスコープ外の変数をキャプチャしないようにすることが重要です。これにより、予期しない動作が発生する可能性があります。

最後に、ベクトル化がオプションでない場合は、配列を直接変更する for ループを使用すると、最高の効率を実現します。このアプローチにより、配列要素を直接操作できるようになり、オーバーヘッドやバッファーのコピーが最小限に抑えられます。ただし、手動のインデックス付けと反復が必要であり、他の方法に比べて利便性が劣る可能性があります。

そのため、NumPy 配列に関数をマッピングする場合は、目的の操作の特性とパフォーマンス要件に基づいて次の手法を検討してください。 :

• NumPy によって提供されるベクトル化関数については、それらを直接使用します。
• カスタム関数については、次を使用します。 fromiter を使用して、反復可能な式から直接配列を作成します。
• 特定の操作ではラムダ関数を使用してマップを使用しますが、外部変数をキャプチャしないようにしてください。
• 最大限の効率を得るには、配列を直接変更する for ループを使用します。ただし、他の方法に比べて利便性が劣る可能性があることを認識してください。

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