我可以做些什么来加快numpy中的蒙版数组吗？我有一个非常低效的函数，我改写为使用掩码数组(在这里我可以只掩码行而不是像以前那样进行复制和删除行)。但是，我震惊地发现被屏蔽的功能要慢10倍，因为被屏蔽的阵列要慢得多。
例如，采取以下措施(对我而言，被 mask 的速度要慢6倍以上):
import timeit
import numpy as np
import numpy.ma as ma
def test(row):
return row[0] + row[1]
a = np.arange(1000).reshape(500, 2)
t = timeit.Timer('np.apply_along_axis(test, 1, a)','from __main__ import test, a, np')
print round(t.timeit(100), 6)
b = ma.array(a)
t = timeit.Timer('ma.apply_along_axis(test, 1, b)','from __main__ import test, b, ma')
print round(t.timeit(100), 6)
最佳答案
我不知道为什么掩码数组函数移动这么慢，但是由于听起来好像您正在使用掩码选择行(而不是单个值)，因此可以从掩码行创建常规数组并使用np函数反而:
b.mask = np.zeros(500)
b.mask[498] = True
t = timeit.Timer('c=b.view(np.ndarray)[~b.mask[:,0]]; np.apply_along_axis(test, 1, c)','from __main__ import test, b, ma, np')
print round(t.timeit(100), 6)
更好的是，根本不使用掩码数组。只需将数据和一维掩码数组作为单独的变量进行维护:
a = np.arange(1000).reshape(500, 2)
mask = np.ones(a.shape[0], dtype=bool)
mask[498] = False
out = np.apply_along_axis(test, 1, a[mask])
关于python - Python/Numpy-掩码数组非常慢，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/5760668/