我正试图按输入大小放大一段代码,瓶颈似乎是调用一个numpy.where
,而我只使用第一个真正的索引:
indexs = [numpy.where(_<cump)[0][0] for _ in numpy.random.rand(sample_size)]
如果我能告诉
numpy
在遇到第一个true
值后停止(我正在反转一个累积密度函数-cump-它比cump的第一个数组值增长得更快)。我可以用手做一个循环和休息,但我想知道是否有一个蟒蛇这样做的方式? 最佳答案
如果cump
是一个累积密度函数,那么它是单调的,因此排序。而不是线性扫描,你将得到最佳的性能保证,通过二进制搜索它。
首先,我们创建一些假数据来搜索:
>>> import numpy as np
>>> cump = np.cumsum(np.random.rand(11))
>>> cump -= cump[0]
>>> cump /= cump[-1]
>>> cump
array([ 0. , 0.07570573, 0.1417473 , 0.30536346, 0.36277835,
0.47102093, 0.54456142, 0.6859625 , 0.75270741, 0.84691162, 1.
])
然后我们创建一些假数据来搜索:
>>> sample = np.random.rand(5)
>>> sample
array([ 0.19597276, 0.37885803, 0.2096784 , 0.57559965, 0.72175056])
我们终于找到了它:
>>> [np.where(_ < cump)[0][0] for _ in sample]
[3, 5, 3, 7, 8]
>>> np.searchsorted(cump, sample)
array([3, 5, 3, 7, 8], dtype=int64)