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我如何有效地表达以下使用numexpr

z = min(x-y, 1.0) / (x+y)

这里是一些相同形状的大型 NumPy 数组xy

换句话说,我试图x-y1.0除以之前限制x+y

我想使用单个numexpr表达式来做到这一点(x并且y很大,我不想多次迭代它们)。

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也许这样的事情会起作用?

In [11]: import numpy as np
In [12]: import numexpr as ne    
In [13]:     
In [13]: x = np.linspace(0.02, 5.0, 1e7)
In [14]: y = np.sin(x)
In [15]:     
In [15]: timeit z0 = ((x-y) - ((x-y) > 1) * (x-y - 1))/(x+y)
1 loops, best of 3: 1.02 s per loop
In [16]: timeit z1 = ne.evaluate("((x-y) - ((x-y) > 1.) * ((x-y) - 1.))/(x+y)")
10 loops, best of 3: 120 ms per loop    
In [17]: timeit z2 = ne.evaluate("((x-y)/(x+y))")
10 loops, best of 3: 103 ms per loop

超过该部门的上限会受到处罚,但这并不算太糟糕。不幸的是,当我为一些更大的数组尝试它时,它出现了段错误。:-/

更新:这更漂亮,也更快一点:

In [40]: timeit w0 = ne.evaluate("where(x-y>1,1,x-y)/(x+y)")
10 loops, best of 3: 114 ms per loop
于 2012-06-05T20:18:01.343 回答