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无需复制数组即可替代numpy roll – python程序员分享

本文介绍了无需复制数组即可替代numpy roll – python程序员分享,有助于帮助完成毕业设计以及求职,是一篇很好的资料。

对技术面试,学习经验等有一些体会,在此分享。

我正在执行类似以下代码的操作,但对np.roll()函数的性能不满意。我对baseArray和otherArray求和,其中baseArray在每次迭代中由一个元素滚动。但是我在滚动它时不需要baseArray的副本,我更喜欢这样一种视图,例如,当我将baseArray与其他数组求和时,如果baseArray被滚动了两次,则basearray的2nd元素与第0个元素相加otherArray,baseArray的第三个元素与otherArray的第一个元素相加。

即获得与np.roll()相同的结果,但不复制数组。

import numpy as np from numpy import random import cProfile  def profile():     baseArray = np.zeros(1000000)     for i in range(1000):         baseArray= np.roll(baseArray,1)         otherArray= np.random.rand(1000000)         baseArray=baseArray+otherArray  cProfile.run('profile()') 

输出(注意第三行-滚动功能):

         9005 function calls in 26.741 seconds     Ordered by: standard name     ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)         1    5.123    5.123   26.740   26.740 <ipython-input-101-9006a6c0d2e3>:5(profile)         1    0.001    0.001   26.741   26.741 <string>:1(<module>)      1000    0.237    0.000    8.966    0.009 numeric.py:1327(roll)      1000    0.004    0.000    0.005    0.000 numeric.py:476(asanyarray)         1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}      1000   12.650    0.013   12.650    0.013 {method 'rand' of 'mtrand.RandomState' objects}      1000    0.005    0.000    0.005    0.000 {method 'reshape' of 'numpy.ndarray' objects}      1000    6.390    0.006    6.390    0.006 {method 'take' of 'numpy.ndarray' objects}      2000    1.345    0.001    1.345    0.001 {numpy.core.multiarray.arange}      1000    0.001    0.000    0.001    0.000 {numpy.core.multiarray.array}      1000    0.985    0.001    0.985    0.001 {numpy.core.multiarray.concatenate}         1    0.000    0.000    0.000    0.000 {numpy.core.multiarray.zeros}         1    0.000    0.000    0.000    0.000 {range} 

参考方案

我很确定避免复制due to the way in which numpy arrays are represented internally是不可能的。数组由一个连续的内存地址块以及一些元数据组成,这些元数据包括数组尺寸,项目大小以及每个尺寸的元素之间的分隔(“跨度”)。向前或向后“滚动”每个元素将要求沿着相同尺寸具有不同的长度步幅,这是不可能的。

也就是说,可以避免使用切片索引复制baseArray中的所有元素,但一个元素除外:

import numpy as np  def profile1(seed=0):     gen = np.random.RandomState(seed)     baseArray = np.zeros(1000000)     for i in range(1000):         baseArray= np.roll(baseArray,1)         otherArray= gen.rand(1000000)         baseArray=baseArray+otherArray     return baseArray  def profile2(seed=0):     gen = np.random.RandomState(seed)     baseArray = np.zeros(1000000)     for i in range(1000):         otherArray = gen.rand(1000000)         tmp1 = baseArray[:-1]               # view of the first n-1 elements         tmp2 = baseArray[-1]                # copy of the last element         baseArray[1:]=tmp1+otherArray[1:]   # write the last n-1 elements         baseArray[0]=tmp2+otherArray[0]     # write the first element     return baseArray 

这些将给出相同的结果:

In [1]: x1 = profile1()  In [2]: x2 = profile2()  In [3]: np.allclose(x1, x2) Out[3]: True 

在实践中,性能没有太大差异:

In [4]: %timeit profile1() 1 loop, best of 3: 23.4 s per loop  In [5]: %timeit profile2() 1 loop, best of 3: 17.3 s per loop 

这是我第一次问有关stackoverflow的问题。我在网上做了很多搜索,但是没有找到我想要的。我的问题是如何使用python查找列表中连续重复数字(或一般的元素)的最大长度。我写了下面的函数,但效果很好,但我想知道是否有更好的方法可以做到这一点或改进我的代码。非常感谢!def longest(roll): '''Return …

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