


Strategi Pemetaan Array Numpy yang Cekap
Apabila ia berkaitan dengan fungsi pemetaan ke atas tatasusunan Numpy, kecekapan prestasi adalah penting. Satu persoalan asas timbul: "Apakah pendekatan yang paling cekap untuk operasi pemetaan?"
Pendekatan Tidak Cekap: Pemahaman Senarai Python
Contoh yang disediakan dalam soalan menggunakan senarai kefahaman:
squares = np.array([squarer(xi) for xi in x])
Walaupun pendekatan ini berkesan, pendekatan ini mempunyai ketidakcekapan yang wujud akibat penukaran perantaraan daripada senarai Python kembali kepada tatasusunan Numpy.
Strategi Dioptimumkan
Menguji pelbagai kaedah, penyelesaian optimum muncul:
1. Gunakan Fungsi Numpy Terbina Dalam:
Jika fungsi yang anda petakan sudah divektorkan dalam Numpy (cth., x^2), menggunakannya secara langsung menawarkan prestasi unggul:
squares = x ** 2
2. Vektorisasi dengan numpy.vectorize:
Untuk fungsi tersuai, vektorisasi dengan numpy.vectorize menunjukkan peningkatan kelajuan yang ketara:
f = lambda x: x ** 2 vf = np.vectorize(f) squares = vf(x)
3. numpy.fromiter:
Pendekatan ini mencipta iterator daripada fungsi dan menggunakan numpy.fromiter untuk membina tatasusunan Numpy dengan cekap:
squares = np.fromiter((squarer(xi) for xi in x), x.dtype)
4. numpy.array(list(map(...)):
Alternatif lain yang dioptimumkan ialah menggunakan peta dan kemudian menukarnya kepada tatasusunan Numpy:
squares = np.array(list(map(squarer, x)))
Tanda aras dijalankan menggunakan perfplot menunjukkan bahawa kaedah yang dioptimumkan ini mengatasi pendekatan pemahaman senarai asal dengan margin yang ketara.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah Cara Paling Cekap untuk Memetakan Fungsi ke atas Tatasusunan NumPy?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Pythonlistscanstoreanydatatype, arraymoduleArraysstoreonetype, andnumpyarraysarefornumumericalcomputations.1) listsareversatileButlessMememory-efficient.2) arraymoduleArduleArrayRaysarememory-efficientforhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogen

KetikayyoUttemptToStoreAveFheWrongatatypeinapythonArray, anda akan menjadicounteratypeerror

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Thescriptisrunningwiththewrongpythonversionduetoincorrectdefault interpretsettings

PythonArraysSupportVariousoperations: 1) SlicingExtractsSubsets, 2) Menambah/ExtendingAddSelements, 3) InsertingPlaceSelementSatSatSatSpecifics, 4) RemovingDeleteselements, 5) Sorting/ReversingChangesOrder,

NumpyarraysareessentialforapplicationRequiringeficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.theyarecrucialindaSascience, machinelearning, fizik, kejuruteraan, danfinanceduetotheirabilitytOHandlelarge-Scaledataefisien.Forexample, infinancialanal

UseanArray.arrayoveralistinpythonwhendealingwithhomogeneousdata, criticalcode prestasi, orinterfacingwithccode.1) homogeneousdata: arrayssavemememorywithtypedelements.2)

Tidak, notalllistoperationsaresuportedByArrays, andviceversa.1) arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing, whyimpactsperformance.2) listsdonotguaranteeconstantTimeComplexityFordirectacesscesscesscesscesscesscesscesscesscesessd.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod
