在NumPy 陣列上映射函數：最佳化效率
使用NumPy 陣列時，通常需要在陣列的各個元素上應用操作方面。雖然簡單的 for 迴圈就足夠了，但有更有效的方法可以避免建立 Python 清單並將其轉換回 NumPy 陣列。
一種方法是利用 NumPy 的向量化功能。如果所需的操作已實現為向量化函數，則可以顯著提高效能。當處理已經非常適合在 NumPy 中向量化的運算（例如數學計算）時，這是最有效的。
但是，對於自訂函數，向量化可能並不簡單。一種常見的替代方法是使用 NumPy 的 fromiter 函數，該函數從可迭代表達式建立數組，從而在實作自訂操作時提供更大的靈活性。這種方法消除了建立中間 Python 清單並將其轉換回 NumPy 陣列的開銷。
對於某些函數，將 map 與 lambda 函數一起使用也可能是有利的。雖然與 fromiter 相比，這種方法通常涉及較小的開銷，但它仍然比基於列表的方法更有效。然而，確保 lambda 函數不會捕捉其直接作用域之外的變數至關重要，這可能會導致意外行為。
最後，如果向量化不是一個選項，則使用直接數組修改的 for 迴圈可以提供最高的效率。這種方法允許直接操作數組元素，最大限度地減少任何開銷或緩衝區複製。但是，它需要手動索引和迭代，與其他方法相比不太方便。
因此，在將函數對應到NumPy 陣列時，請根據所需操作的特徵和您的效能要求考慮以下技術:
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