python – 聚合numpy函数
发布时间:2020-12-20 11:50:24 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:我有一个强调的操作,我需要优化: np.sum(a**2,axis=1)**.5 # where a is a 2 dimensional ndarray 该操作由三个函数组成,需要三次迭代’a’.在一个函数下聚合所有操作并沿轴1仅应用该函数会更有效.不幸的是,numpy的apply_along_axis函数不是一个选项,因为性
我有一个强调的操作,我需要优化:
np.sum(a**2,axis=1)**.5 # where a is a 2 dimensional ndarray 该操作由三个函数组成,需要三次迭代’a’.在一个函数下聚合所有操作并沿轴1仅应用该函数会更有效.不幸的是,numpy的apply_along_axis函数不是一个选项,因为性能大约是x1000差. 有没有办法聚合几个numpy操作,所以它只需要在数组上循环一次? 解决方法
使用浮点数组时,可以使用
np.einsum –
np.sqrt(np.einsum('ij,ij->i',a,a)) 运行时测试 – In [34]: a = np.random.rand(1000,1000) In [35]: np.allclose(np.sum(a**2,axis=1)**.5,np.sqrt(np.einsum('ij,a))) Out[35]: True In [36]: %timeit np.sum(a**2,axis=1)**.5 100 loops,best of 3: 7.57 ms per loop In [37]: %timeit np.sqrt(np.einsum('ij,a)) 1000 loops,best of 3: 1.52 ms per loop (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |