python - 如何在处理过程中删除 "simulate"numpy.delete

Question

为了加快我的包含数万个元素的 numpy 数组的算法，我想知道是否可以减少 numpy.delete() 使用的时间。

事实上，如果我可以消除它呢？ 我有一个算法，其中有我的数组alpha。 这就是我目前正在做的事情:

alpha = np.delete(alpha, 0)
beta = sum(alpha)

但是为什么我需要删除第一个元素呢？是否可以使用除第一个元素之外的所有元素简单地对整个数组求和？这会减少删除操作所用的时间吗？

Answer 1

尽可能避免np.delete。它returns a a new array ，这意味着必须分配新的内存，并且(几乎)所有原始数据都必须复制到新数组中。这很慢，所以如果可能的话请避免它。

beta = alpha[1:].sum()

应该快得多。

另请注意，sum(alpha) 正在调用 Python builtin function sum 。这不是对 NumPy 数组中的项目求和的最快方法。

alpha[1:].sum() 调用 NumPy array method sum这要快得多。

<小时/>

请注意，如果您在循环中调用 alpha.delete，则代码可能会删除原始 alpha 中的不仅仅是第一个元素。在这种情况下，正如 Sven Marnach 指出的那样，计算所有部分和会更有效，如下所示:

np.cumsum(alpha[:0:-1])[::-1]