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如何优化涉及 numpy 数组的函数？

用例：

def create_array_and_fill(a, b, N):
    res = np.zeros(N, N)

    res[0] = a
    res[-1] = b

    return res

c = create_array_and_fill(5, 9, 100)

但是，有时，我事先知道我需要使用的所有数组的最大大小（例如用于测试目的），那么最好的方法是什么？我应该预先分配吗？最好的方法是什么？例如，我可以将一个预先分配的数组传递给一个函数，以便该函数只更新它而不是返回一个新数组吗？

我的第一个想法如下，但当然，这是有代价的，我现在必须更改所有函数签名。

def create_array_and_fill(a, b, N, res):

    res[0] = a
    res[-1] = b

    # No more return here?

c = np.zeros(N, N)
create_array_and_fill(a, b, N, c)
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如果我明白你在问什么，你可以这样做：

def fill_array(a, b, N, out=None):
    if out is None:
        out = np.zeros(N, N)
    out[0] = a
    out[-1] = b
    return out

如果提供了一个对象，这会修改out对象，如果没有提供，则返回一个新对象out。在这种情况下，即使修改现有值，它仍然返回值，但是如果提供了 expl;icit，您可以轻松地将其修改为返回 None out。

但是，是的，如果您希望它们以任何一种方式工作（使用给定的“输出”数组或创建新数组），您将不得不更改您的函数。如果您在创建新数组的函数中编写代码，则没有神奇的方法可以让它不执行该代码，因为您预先创建了另一个数组。您必须编辑您的功能。

于 2013-03-03T01:52:49.683 回答