没有比在一个大数组上调用numpy.amin()和numpy.amax())更好的方法了。

考虑以下伪代码：

minval = array[0]
maxval = array[0]
for i in array:
    if i < minval:
       minval = i
    if i > maxval:
       maxval = i

这种时间复杂度是很小的。下面是一些Fortran代码，可以通过f2py(也许是CythonGUU可以将其与优化的C版本进行比较)：

subroutine minmax1(a,n,amin,amax)
  implicit none
  !f2py intent(hidden) :: n
  !f2py intent(out) :: amin,amax
  !f2py intent(in) :: a
  integer n
  real a(n),amin,amax
  integer i

  amin = a(1)
  amax = a(1)
  do i=2, n
     if(a(i) > amax)then
        amax = a(i)
     elseif(a(i) < amin) then
        amin = a(i)
     endif
  enddo
end subroutine minmax1

subroutine minmax2(a,n,amin,amax)
  implicit none
  !f2py intent(hidden) :: n
  !f2py intent(out) :: amin,amax
  !f2py intent(in) :: a
  integer n
  real a(n),amin,amax
  amin = minval(a)
  amax = maxval(a)
end subroutine minmax2

通过以下方式汇编：

f2py -m untitled -c fortran_code.f90

现在我们在一个可以测试它的地方：

import timeit

size = 100000
repeat = 10000

print timeit.timeit(
    'np.min(a); np.max(a)',
    setup='import numpy as np; a = np.arange(%d, dtype=np.float32)' % size,
    number=repeat), " # numpy min/max"

print timeit.timeit(
    'untitled.minmax1(a)',
    setup='import numpy as np; import untitled; a = np.arange(%d, dtype=np.float32)' % size,
    number=repeat), '# minmax1'

print timeit.timeit(
    'untitled.minmax2(a)',
    setup='import numpy as np; import untitled; a = np.arange(%d, dtype=np.float32)' % size,
    number=repeat), '# minmax2'

结果如下：

8.61869883537 # numpy min/max
1.60417699814 # minmax1
2.30169081688 # minmax2