큰 배열 목록의 값 바꾸기 (성능)

Question

사전을 사용하여 배열 목록의 값을 바꾸는 데 성능 문제가 있습니다.

의이 내 사전입니다 가정 해 봅시다 :

# Create a sample dictionary 

keys = [1, 2, 3, 4] 
values = [5, 6, 7, 8] 
dictionary = dict(zip(keys, values)) 

그리고이 배열의 내 목록입니다

# import numpy as np 

# List of arrays 
listvalues = [] 

arr1 = np.array([1, 3, 2]) 
arr2 = np.array([1, 1, 2, 4]) 
arr3 = np.array([4, 3, 2]) 

listvalues.append(arr1) 
listvalues.append(arr2) 
listvalues.append(arr3) 

listvalues 
>[array([1, 3, 2]), array([1, 1, 2, 4]), array([4, 3, 2])] 

나는 다음을 사용하여 습니 nummpy 배열의 모든 값을 대체하기 위해 다음과 같은 기능을 사용하여 사전 :

# Replace function 

def replace(arr, rep_dict): 

    rep_keys, rep_vals = np.array(list(zip(*sorted(rep_dict.items())))) 
    idces = np.digitize(arr, rep_keys, right=True) 

    return rep_vals[idces] 

이 기능은 정말 빠릅니다. 그러나 ar의 목록을 반복해야합니다. 각 배열에이 함수를 적용하려면 다음과 같이하십시오.

replaced = [] 
for i in xrange(len(listvalues)): 
    replaced.append(replace(listvalues[i], dictionary)) 

수천 개의 배열을 반복해야하므로 병목 현상이 발생합니다. for-loop를 사용하지 않고 어떻게 동일한 결과를 얻을 수 있습니까? 결과가 입력과 동일한 형식 (값이 대체 된 배열 목록)이 중요합니다.

많은 감사합니다 !!

Answer 1

이렇게하면 numpy_indexed 패키지를 사용하여 효율적으로 트릭을 수행 할 수 있습니다. 'listvalues'의 모든 값이 'keys'에 있음이 보장되면 더욱 간단해질 수 있습니다. 그러나 아픈 것은 독자에게 운동으로 남겨 둡니다.

import numpy_indexed as npi 
arr = np.concatenate(listvalues) 
idx = npi.indices(keys, arr, missing='mask') 
remap = np.logical_not(idx.mask) 
arr[remap] = np.array(values)[idx[remap]] 
replaced = np.array_split(arr, np.cumsum([len(a) for a in listvalues][:-1]))