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我有一个很长的 NumPy 数组 1_000_000_000
元素,我想滑动一个 50
数组中的元素窗口,并询问窗口内的所有元素是否都是有限的。如果 50
中的所有元素元素窗口都是有限的然后返回True
(对于那个窗口),否则,如果 50
中有一个或多个元素元素窗口不是有限的然后返回 False
(对于那个窗口)。继续此评估,直到评估所有窗口。一个很好的方法是:
import numpy as np
def rolling_window(a, window):
a = np.asarray(a)
shape = a.shape[:-1] + (a.shape[-1] - window + 1, window)
strides = a.strides + (a.strides[-1],)
return np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=shape, strides=strides)
if __name__ == "__main__":
a = np.random.rand(100_000_000) # This is 10x shorter than my real data
w = 50
idx = np.random.randint(0, len(a), size=len(a)//10) # Simulate having np.nan in my array
a[idx] = np.nan
print(np.all(rolling_window(np.isfinite(a), w), axis=1))
但是,当我的数组长度为
1_000_000_000
时,这很慢.有没有一种不需要大量内存的更快的方法来实现这一点?
最佳答案
方法#1:滥用 strided windows 直接进入 isfinite-mask
对于任务 -
def strided_allfinite(a, w):
m = np.isfinite(a)
p = rolling_window(m, w)
nmW = ~m[:w]
if nmW.any():
m[:np.flatnonzero(nmW).max()] = False
p[~m[w-1:]] = False
return m[:-w+1]
给定样本数据的时间:
In [323]: N = 100_000_000
...: w = 50
...:
...: np.random.seed(0)
...: a = np.random.rand(N) # This is 10x shorter than my real data
...: idx = np.random.randint(0, len(a), size=len(a)//10) # Simulate...
...: a[idx] = np.nan
# Original soln
In [324]: %timeit np.all(rolling_window(np.isfinite(a), w), axis=1)
1.61 s ± 14.5 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
In [325]: %timeit strided_allfinite(a, w)
556 ms ± 87.9 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
方法#2
convolution
——
np.convolve(np.isfinite(a), np.ones(w),'valid')==w
方法#3
binary-erosion
——
from scipy.ndimage.morphology import binary_erosion
m = np.isfinite(a)
out = binary_erosion(m, np.ones(w, dtype=bool))[w//2:len(a)-w+1+w//2]
关于python - 检查numpy数组窗口中的元素是否有限的更快方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/64789755/
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