고성능 구현 방법은 파이썬에서 이러한 유형의 삽입을 수행합니까?

Question

두 개의 배열 hashes과 table이있는 경우 각 값에 대해 hashes으로 배열의 요소 값 오프셋에 요소의 위치를 ​​저장하려고합니다. table. 다음은 순진한 알고리즘입니다.

def insert_n(table,hashes): 
    for x in xrange(len(hashes)): 
     table[hashes[x]]=x 

매우 느립니다. Psyco는 여기에서 약간을 돕지 만, 거의.

numpy.insert(table,numpy.arange(len(hashes)),hashes) 

하지만 내 벤치 마크에 따르면,이 여전히 같은 간단한 작업을 매우 느리게 :

NumPy와는 솔루션을 제공합니다. 파이썬에서 사용할 수있는 이것을 수행하는 더 빠른 방법이 있습니까?

몇 가지 추가 예제 코드 :

는

table[hashes] = numpy.arange(len(hashes), dtype=numpy.uint32) 

당신이와 속도를 비교할 수 있습니다

import numpy 

from time import time 

table_size=2**20 

hashes_size=2**19 

table=numpy.zeros(table_size,dtype=numpy.uint32) 

hashes=numpy.fromstring(numpy.random.bytes((hashes_size)*4), 
         dtype=numpy.uint32)%table_size 

t0=time() 

numpy.insert(table,numpy.arange(len(hashes)),hashes) 

print time()-t0 

Answer 1

이 (가정 테이블과 해시가 numpy.uint32 배열 인) 빠르고 간단하다 :

table[hashes] = xrange(len(hashes)) 

그런데 numpy.insert은 for-lo와 같은 것을하지 않습니다. 당신은 게시했습니다.