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将映射数组应用于numpy数组中所有元素的快速方法?

numpy performance python

dspeyer · 技术社区 · 7 年前

现在,我得到的代码基本上是这样的:

for x in range(img.shape[0]):
    for y in range(image.shape[1]):
        output[x,y] = map[ input[x,y] ]

在哪里? output , input 和 map 都是numpy数组(map大小为256,都是uint8类型)。

这是可行的,但很慢。像这样的循环应该在C中,这就是numpy的目的。

是否有一个numpy函数(或者cv2函数,反正我已经导入了它)可以做到这一点?

2 回复 | 直到 7 年前

Eelco Hoogendoorn 7 年前

怎么样?

output = map[input]

arra 7 年前

你在找 np.take 这很简单 map.take(input) . 这和Eelco的解决方案都比你的快得多;这比Eelco的系统快大约70%,尽管你的里程可能有所不同,而且 input.shape >> (1e4, 1e4) 你需要更好的解决方案。

一个开始的地方是[各种numpy花式索引方法的性能,也包括numba],( Performance of various numpy fancy indexing methods, also with numba )其中详细说明了这个一般问题的各种与性能相关的事实( 即我们怎么用呢 K -用于索引其他部分的维度数组 n -维度数组不仅仅是简单的方法)。

如果你有类似的东西 Anaconda 已安装,您可以尝试使用 Numba 到 jit np.ndarray.take(...) 看看你能买多少性能。上面的链接也解释了这一点。

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