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python - 基于二维 numpy 数组中的索引列表访问行的更有效方法？

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-03 19:07:37

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所以我有 2d numpay 数组 arr。这是一个比较大的:arr.shape = (2400, 60000)我目前正在做的是以下内容:

随机(带替换)选择 arr.shape[0]指数

访问(按行)选择的索引 arr

计算列平均值并选择最大值

我重复了 k 次

它看起来像:

no_rows = arr.shape[0]
indicies = np.array(range(no_rows))
my_vals = []
for k in range(no_samples):
    random_idxs = np.random.choice(indicies, size=no_rows, replace=True)
    my_vals.append(
        arr[random_idxs].mean(axis=0).max()
    )

我的问题是速度很慢。用我的 arr大小，1 个循环需要大约 3 秒。因为我想要一个大于 1k 的样本 - 我当前的解决方案非常糟糕(1k*~3s -> ~1h)。我已经对其进行了分析，瓶颈是基于索引访问行。 "mean"和 "max"工作 fast. np.random.choice还可以。
你看到任何需要改进的地方吗？一种更有效的访问索引的方法，或者更好的更快的方法来解决这个问题？
到目前为止我尝试过的:

numpy.take(较慢)

numpy.ravel:

类似于:

random_idxs = np.random.choice(sample_idxs, size=sample_size, replace=True) 
test = random_idxs.ravel()[arr.ravel()].reshape(arr.shape)

与当前方法类似，但没有循环。我一次性创建了 3d arr 并访问了跨其他维度的行

最佳答案

自 advanced indexing会生成一个副本，程序会在arr[random_idxs]中分配巨大的内存.
因此，提高效率的最简单方法之一就是批量处理。

BATCH = 512
max(arr[random_idxs,i:i+BATCH].mean(axis=0).max() for i in range(0,arr.shape[1],BATCH))

关于python - 基于二维 numpy 数组中的索引列表访问行的更有效方法？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/63168530/

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