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我正在尝试优化以下代码，可能通过在 Cython 中重写它：它只需要一个低维但相对较长的 numpy 数组，查看其列中的 0 值，并将它们标记为数组中的 -1。代码是：

import numpy as np

def get_data():
    data = np.array([[1,5,1]] * 5000 + [[1,0,5]] * 5000 + [[0,0,0]] * 5000)
    return data

def get_cols(K):
    cols = np.array([2] * K)
    return cols

def test_nonzero(data):
    K = len(data)
    result = np.array([1] * K)
    # Index into columns of data
    cols = get_cols(K)
    # Mark zero points with -1
    idx = np.nonzero(data[np.arange(K), cols] == 0)[0]
    result[idx] = -1

import time
t_start = time.time()
data = get_data()
for n in range(5000):
    test_nonzero(data)
t_end = time.time()
print (t_end - t_start)

data是数据。cols是用于查找非零值的数据列数组（为简单起见，我将其全部设为同一列）。目标是计算一个 numpy 数组 ，result其中感兴趣的列非零的每一行的值为 1，感兴趣的相应列为零的行的值为 -1。

在 15,000 行乘 3 列的不太大的数组上运行此函数 5000 次大约需要 20 秒。有没有办法可以加快速度？似乎大部分工作都用于查找非零元素并使用索引检索它们（对其索引的调用nonzero和后续使用）。这可以优化还是可以做到最好？Cython 实施如何在这方面提高速度？

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1 回答 1

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cols = np.array([2] * K)

那会很慢。那是创建一个非常大的 python 列表，然后将其转换为一个 numpy 数组。相反，请执行以下操作：

cols = np.ones(K, int)*2

这样会快很多

result = np.array([1] * K)

在这里你应该这样做：

result = np.ones(K, int)

这将直接生成 numpy 数组。

idx = np.nonzero(data[np.arange(K), cols] == 0)[0]
result[idx] = -1

cols 是一个数组，但您可以只传递一个 2。此外，使用非零值会增加一个额外的步骤。

idx = data[np.arange(K), 2] == 0
result[idx] = -1

应该有同样的效果。

于 2013-04-16T04:13:35.800 回答