Python数组运算怎么加速_numpy向量化技巧【技巧】-Python教程-PHP中文网

Python数组运算怎么加速_numpy向量化技巧【技巧】

冰川箭仙

发布： 2025-12-20 14:04:50

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NumPy向量化替代Python循环可提升性能几十至百倍，应优先使用内置函数、广播机制、布尔索引及原生方法，避免嵌套Python对象和显式循环。

python数组运算怎么加速_numpy向量化技巧【技巧】

用 NumPy 向量化代替 Python 循环，是加速数组运算最直接有效的方式。核心在于让底层 C 实现的批量操作替代解释器逐元素执行的循环，性能提升常达几十到上百倍。

NumPy 大多数数学函数（如 np.sin、np.log、np.exp）和比较操作（==、>）天然支持数组输入，自动广播并返回同形结果。

❌ 慢：用 Python 循环逐个计算
✅ 快：直接传整个数组，例如 np.sqrt(arr) 或 arr > 0.5
注意：自定义逻辑可先写成纯 NumPy 表达式，再考虑 np.vectorize（仅语法糖，不提速）或用 np.where、np.select 替代条件分支

广播让不同形状的数组能自动对齐参与运算，避免手动 tile/expand，既省内存又提速度。

提取满足条件的元素、赋值或统计，全部交给 NumPy 的布尔数组索引完成。

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保持数据在 NumPy 数组中流转，避免转成 list、dict 或调用 Python 函数处理每个元素。

聚合运算用 .sum()、.mean()、.max() 等方法，而非 sum(list(arr))
避免 np.array([func(x) for x in arr])，尽量把 func 向量化（如用 np.piecewise 或分段表达式）
若必须调用黑盒函数，考虑 numba.jit 加速或用 np.frompyfunc（仅当无法向量化时）