向量化包含条件语句的代码
向量化包含条件语句的代码
提问于 2021-08-31 07:04:43
我一直在为一个脚本使用for循环，我认为for循环会使脚本运行得太慢。我认为我可以通过矢量化提高速度，但我在弄清楚如何将我的代码矢量化时遇到了一些麻烦。我正在复制一些简单的示例代码，它们或多或少地模仿了我试图在实际代码中实现的内容，以使问题更容易理解。(抱歉，如果它不是最优雅的或技术上的声音。我还在不断获得使用Python的经验。)
import numpy as np
def create_combo(input1,input2):
combo = input1 + input2
return combo
def another_combo(monitor,scalar_1,scalar_2):
add_more = monitor + scalar_1 + scalar_2
return add_more
# Initialize monitor
monitor = 0
# Initialize a threshold variable
threshold = 15
# Create input arrays
primary_1 = [1, 3, 5, 7, 9]
primary_2 = [2, 4, 6, 8, 10]
primary_1 = np.array(primary_1)
primary_2 = np.array(primary_2)
storage_vec = []
for i in range(5):
# Create input variables
scalar_1 = 0.5
scalar_2 = 2
# Call the create_combo function
combination = create_combo(primary_1[i],primary_2[i])
# call the another_combo function
add_on = another_combo(monitor,scalar_1,scalar_2)
monitor = combination + add_on
# Check if monitor exceeds threshold
if monitor > threshold:
# Store the index if so
storage_vec.append(i)
# Reset the variable, monitor
monitor = 0我可以理解将名为create_combo的函数向量化是多么容易。我还可以看到，将名为monitor的变量设为向量也很简单。
我遇到的麻烦是如何在向量中的特定点重置monitor变量，并在重置后继续使用monitor进行计算。因此，我一直使用monitor作为标量，并对函数输入的每个元素进行计算。然而，这似乎太慢了，我知道矢量化通常会加快速度。
我读到np.where()函数可能会有所帮助，但我也不确定如何在这种情况下应用它。
有什么建议吗？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2021-08-31 09:16:37
你的例子可能过于复杂(或者你的例子不完整)。
但是，如果我们想轻松地创建storage_vec，我们可以注意到，监视器在每一步之后增加21.5，直到它达到阈值。
因此，向量storage_vec可以简单地用以下命令计算：
#Increase value:
inc = primary_1[-1]+primary_2[-1]+scalar_1+scalar_2 # = 21.5
#floor division
fd = threshold//inc
#ceil division
cd = -(-threshold//inc)
#storage_vec
storage_vec = np.r_[fd:10:cd]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/68994226
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