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据我了解，itertools 函数 是用 C 编写的。如果我想加快这个示例代码的速度：

import numpy as np
from itertools import combinations_with_replacement

def combinatorics(LargeArray):
     newArray = np.empty((LargeArray.shape[0],LargeArray.shape[0]))
     for x, y in combinations_with_replacement(xrange(LargeArray.shape[0]), r=2):
         z = LargeArray[x] + LargeArray[y]
         newArray[x, y] = z
     return newArray

由于combinations_with_replacement是用 C 编写的，这是否意味着它无法加速？请指教。

提前致谢。

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确实combinations_with_replacement是用 C 编写的，这意味着您不太可能加快该部分代码的实现。但是您的大部分代码并没有花在寻找组合上：它是在执行for添加的循环上。当你使用 numpy. 这个版本将通过广播的魔力做几乎相同的事情：

def sums(large_array):
    return large_array.reshape((-1, 1)) + large_array.reshape((1, -1))

例如：

>>> ary = np.arange(5).astype(float)
>>> np.triu(combinatorics(ary))
array([[ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.],
       [ 0.,  2.,  3.,  4.,  5.],
       [ 0.,  0.,  4.,  5.,  6.],
       [ 0.,  0.,  0.,  6.,  7.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  8.]])
>>> np.triu(sums(ary))
array([[ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.],
       [ 0.,  2.,  3.,  4.,  5.],
       [ 0.,  0.,  4.,  5.,  6.],
       [ 0.,  0.,  0.,  6.,  7.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  8.]])

不同之处在于combinatorics将下三角形保留为随机乱码，sums从而使矩阵对称。如果您真的想避免将所有内容添加两次，您可能可以，但我想不出该怎么做。

哦，还有另一个区别：

>>> big_ary = np.random.random(1000)
>>> %timeit combinatorics(big_ary)
1 loops, best of 3: 482 ms per loop
>>> %timeit sums(big_ary)
1000 loops, best of 3: 1.7 ms per loop
于 2013-01-23T04:28:33.487 回答