在 NumPy 数组上映射函数：优化效率
在使用 NumPy 数组时，通常需要在数组的各个元素上应用操作方面。虽然简单的 for 循环就足够了，但还有更有效的方法可以避免创建 Python 列表并将其转换回 NumPy 数组。
一种方法是利用 NumPy 的矢量化功能。如果所需的操作已实现为矢量化函数，则可以显着提高性能。当处理已经非常适合在 NumPy 中矢量化的操作（例如数学计算）时，这是最有效的。
但是，对于自定义函数，矢量化可能并不简单。一种常见的替代方法是使用 NumPy 的 fromiter 函数，该函数从可迭代表达式创建数组，从而在实现自定义操作时提供更大的灵活性。这种方法消除了创建中间 Python 列表并将其转换回 NumPy 数组的开销。
对于某些函数，将 map 与 lambda 函数一起使用也可能是有利的。虽然与 fromiter 相比，这种方法通常涉及较小的开销，但它仍然比基于列表的方法更有效。然而，确保 lambda 函数不会捕获其直接作用域之外的变量至关重要，这可能会导致意外行为。
最后，如果向量化不是一个选项，则使用带有直接数组修改的 for 循环可以提供最高的效率。这种方法允许直接操作数组元素，最大限度地减少任何开销或缓冲区复制。但是，它需要手动索引和迭代，与其他方法相比不太方便。
因此，在将函数映射到 NumPy 数组时，请根据所需操作的特征和您的性能要求考虑以下技术:
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