numpy 배열의 일부에 대한 반복 속도를 높이는 방법

Question

나는 큰 3 차원 배열을 numpy로 갖는다. (크기를 100x100x100으로 말하게하자.) 여러 번 (요소의 약 70 %) 여러 부분을 반복하고 싶습니다. 그리고 같은 크기의 부울 행렬을 가지며 요소가 작업을 완료해야하는지 여부를 정의합니다.

내 현재의 방법은 형상의 배열 "좌표"(N, 3)의 동작을 수행하도록하고

for i in np.arange(many_iterations): 
    for j in coords: 
     large_array[j] = do_something(large_array[tuple(j)]) 

그것이 실제로 나을되는 모든 좌표가 포함 만드는 제이고 전체 배열을 평가하고 부울 배열을 테스트하기 위해 루프에 추가 연산을 포함시킵니다 (진리 평가는 한번에 여러 번 반복됩니다). 내 생각으로는이 경우에 보수가 for 루프를 없애는 것입니다.

large_array = do_something(large_array if condition True) 

이 경우 마지막 줄을 어떻게 만들 수 있습니까?

Answer 1

먼저 당신이 작동해야 위치를 정의 논리 값의 배열을 생성하여 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다 :

같은

big_3d_arr = some 100x100x100 array 
where_to_operate_arr = big_3d_arr < 500 # or whatever your condition is 
big_3d_arr[where_to_operate_arr] = do_something(big_3d_arr[where_to_operate_arr]) 

뭔가가 작동하지 않을 수 있습니다,하지만 다시는 반복해야하고 덩어리에서 부울 인덱싱을 할 수 있습니다 , 귀하의 응용 프로그램에 따라.

Answer 2

기본적으로 masked arrays을 다시 만들려고합니다. This 페이지는 좋은 소개를 제공합니다.