python - 左循环 numpy 数组的最快方法(如弹出、推送队列)

使用 numpy 数组，我想执行此操作:

将 x[1],...,x[n-1] 移动到 x[0],...,x[n-2](左移)，

在最后一个索引中写入一个新值: x[n-1] = newvalue 。

这类似于先进后出队列的 pop() 、 push(newvalue) (仅反转)。

一个简单的实现是: x[:-1] = x[1:]; x[-1] = newvalue 。

另一种使用 np.concatenate 的实现速度较慢: np.concatenate((x[1:], np.array(newvalue).reshape(1,)), axis=0) 。

有没有最快的方法来做到这一点？

最佳答案

经过一些实验，很明显:

需要复制，

以及最快和最简单的方法，对于 nparray(numpy 数组)是切片和复制。

所以解决方案是: x[:-1] = x[1:]; x[-1] = newvalue 。

这是一个小基准:

>>> x = np.random.randint(0, 1e6, 10**8); newvalue = -100
>>> %timeit x[:-1] = x[1:]; x[-1] = newvalue
1000 loops, best of 3: 73.6 ms per loop
>>> %timeit np.concatenate((x[1:], np.array(newvalue).reshape(1,)), axis=0)
1 loop, best of 3: 339 ms per loop

但是如果你不需要快速访问数组中的所有值，而只需要第一个或最后一个，使用 deque 更聪明。

关于python - 左循环 numpy 数组的最快方法(如弹出、推送队列)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/42771110/