python - 如何将这个函数向量化？

Question

我有一个具有以下属性的 NumPy 数组:

形状:(9986080, 2)

数据类型:np.float32

我有一个方法可以遍历数组的范围，执行一个操作，然后将结果输入到新数组中:

def foo(arr):
    new_arr = np.empty(arr.size, dtype=np.uint64)
    for i in range(arr.size):
        x, y = arr[i]
        e, n = ''
        if x < 0:
            e = '1'
        else:
            w = '2'
        if y > 0:
            n = '3'
        else:
            s = '4'
        new_arr[i] = int(f'{abs(x)}{e}{abs(y){n}'.replace('.', ''))

Answer 1

我同意 Iguananaut 的评论，即这种数据结构似乎有点奇怪。我最大的问题是尝试矢量化将字符串中的整数放在一起然后将其重新转换为整数真的很棘手。尽管如此，这肯定有助于加速该功能:

def foo(arr):
    x_values = arr[:,0]
    y_values = arr[:,1]
    ones = np.ones(arr.shape[0], dtype=np.uint64)
    e = np.char.array(np.where(x_values < 0, ones, ones * 2))
    n = np.char.array(np.where(y_values < 0, ones * 3, ones * 4))
    x_values = np.char.array(np.absolute(x_values))
    y_values = np.char.array(np.absolute(y_values))
    x_values = np.char.replace(x_values, '.', '')
    y_values = np.char.replace(y_values, '.', '')
    new_arr = np.char.add(np.char.add(x_values, e), np.char.add(y_values, n))
    return new_arr.astype(np.uint64)

在这里，输入数组的 x 和 y 值首先被拆分。然后我们使用矢量化计算来确定哪里 e和 n应该是 1 或 2、3 或 4。最后一行使用标准列表推导式进行字符串合并位，这对于超大数组来说仍然慢得令人不快，但比常规 for 循环快。同样矢量化之前的计算应该会大大加快函数的速度。
编辑:
我之前弄错了。 Numpy 确实有一种使用 np.char.add() 方法处理字符串连接的好方法。这需要转换 x_values和 y_values使用 np.char.array() 到 Numpy 字符数组.同样出于某种原因， np.char.add()方法只需要两个数组作为输入，所以需要先拼接 x_values和 e和 y_values和 n然后连接这些结果。尽管如此，这会向量化计算并且应该非常快。由于您正在执行的操作相当奇怪，代码仍然有点笨拙，但我认为这将帮助您大大加快功能。