python - Python如何提高numpy数组的性能？

我有一个全局numpy.array数据，它是一个200 * 200 * 3 3d数组，在3d空间中包含40000个点。

我的目标是计算每个点到单位立方体四个角的距离（（0，0，0），（1，0，0），（0，1，0），（0，0，1）），因此我可以确定哪个角离它最近。

def dist(*point):
    return np.linalg.norm(data - np.array(rgb), axis=2)

buffer = np.stack([dist(0, 0, 0), dist(1, 0, 0), dist(0, 1, 0), dist(0, 0, 1)]).argmin(axis=0)

我编写了这段代码并对其进行了测试，每次运行大约花费10毫秒。
我的问题是如何改善这段代码的性能，最好在不到1ms的时间内运行。

最佳答案

您可以使用Scipy cdist-

# unit cube coordinates as array
uc = np.array([[0, 0, 0],[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]])

# buffer output
buf = cdist(data.reshape(-1,3), uc).argmin(1).reshape(data.shape[0],-1)

运行时测试

# Original approach
def org_app():
    return np.stack([dist(0, 0, 0), dist(1, 0, 0), \
       dist(0, 1, 0), dist(0, 0, 1)]).argmin(axis=0)

时间-

In [170]: data = np.random.rand(200,200,3)

In [171]: %timeit org_app()
100 loops, best of 3: 4.24 ms per loop

In [172]: %timeit cdist(data.reshape(-1,3), uc).argmin(1).reshape(data.shape[0],-1)
1000 loops, best of 3: 1.25 ms per loop

关于python - Python如何提高numpy数组的性能？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/45439382/