0

(16000000,5) numpy 配列があり、この関数を各行に適用したいと考えています。

def f(row):
#returns a row of the same length.
    return [row[0]+0.5*row[1],row[2]+0.5*row[3],row[3]-0.5*row[2],row[4]-0.5*row[3],row[4]+1]

ベクトル化は動作が遅くなります。

こんな感じで行ってみました

np.column_stack((arr[:,0]+0.5*arr[:,1],arr[:,2]+0.5*arr[:,3],arr[:,3]-0.5*arr[:,2],arr[:,4]-0.5*arr[:,3],arr[:,4]+1))

しかし、メモリエラーが発生します。

これを行う最速の方法は何ですか?

4

2 に答える 2

2 
In [104]: arr=np.random.rand(1000000,5)
In [105]: %timeit a=np.column_stack((arr[:,0]+0.5*arr[:,1],arr[:,2]+0.5*arr[:,3],arr[:,3]-0.5*arr[:,2],arr[:,4]-0.5*arr[:,3],arr[:,4]+1))
10 loops, best of 3: 86.3 ms per loop

In [106]: %timeit a2=map(f,arr)1 loops, best of 3: 10.2 s per loop


In [98]: a2=map(f,arr)

In [99]: %timeit a2=map(f,arr)
100 loops, best of 3: 10.5 ms per loop

In [100]: np.all(a==a2)
Out[100]: True
于 2013-04-26T22:53:34.720 に答える