NumPy 배열에 함수를 매핑하는 가장 효율적인 방법은 무엇입니까?

NumPy에서 효율적인 배열 매핑 탐색

이 토론에서는 NumPy 배열을 통해 함수를 매핑하는 가장 효율적인 방법을 탐구합니다. 일반적인 접근 방식 중 하나는 목록 이해를 활용한 후 NumPy 배열로 다시 변환하는 것입니다.

import numpy as np 

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
squarer = lambda t: t ** 2
squares = np.array([squarer(xi) for xi in x])

그러나 이 접근 방식은 중간 Python 목록의 생성 및 변환으로 인해 비효율성을 나타낼 수 있습니다. 잠재적으로 향상된 성능을 제공할 수 있는 대체 방법을 살펴보겠습니다.

기본 NumPy 함수 활용

대상 함수가 NumPy에 이미 구현되어 있는 경우 이를 직접 활용하는 것이 가장 좋습니다. 설명:

x ** 2

이 접근 방식은 고유한 최적화로 인해 다른 방법보다 훨씬 빠릅니다. NumPy의 기본 기능.

함수 벡터화

원하는 함수가 NumPy의 기본 기능이 아닌 경우 벡터화는 함수 요소별로 적용할 수 있는 강력한 기술입니다. 배열. 이는 다음을 사용하여 수행할 수 있습니다.

vf = np.vectorize(f)
vf(x)

이 접근 방식은 벡터화된 작업을 위한 효율적인 구현을 제공합니다.

fromiter() 사용

fromiter() 제공된 함수와 배열을 기반으로 요소를 생성하는 반복자를 생성하는 데 함수를 사용할 수 있습니다. 값:

np.fromiter((f(xi) for xi in x), x.dtype)

이 접근 방식은 반복기에서 사용자 정의 배열 요소를 생성하는 데 특히 적합합니다.

성능 비교

실증적 테스트를 통해 상당한 성능이 나타났습니다. 다양한 매핑 방법의 차이점 함수가 NumPy에서 벡터화되면 해당 함수를 직접 사용하는 것은 속도 측면에서 비교할 수 없습니다. 사용자 정의 함수의 경우 벡터화 또는 fromiter()는 목록 이해 기반 방법에 비해 상당한 이점을 제공하는 경우가 많습니다.

결론

NumPy 배열을 통한 함수 매핑에 대한 가장 효율적인 접근 방식입니다. 특정 기능 및 데이터 특성에 따라 다릅니다. 가능하다면 기본 NumPy 기능을 활용하는 것이 좋습니다. 벡터화 및 fromiter()는 사용자 정의 기능에 대한 효율적인 대안을 제공합니다. 특정 시나리오에 대한 최적의 방법을 결정하려면 성능 테스트가 필수적입니다.

위 내용은 NumPy 배열에 함수를 매핑하는 가장 효율적인 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!