당신은 컴퓨터 전문가 입니다. 넘파이 배열에 함수를 매핑하는 가장 효율적인 방법은 무엇인가요?

가장 효율적인 방법으로 numpy 배열에 함수를 매핑하는 방법은 무엇인가요? 현재 저는 다음을 하고 있습니다:

'import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Obtain array of square of each element in x

squarer = lambda t: t ** 2

squares = np.array([squarer(xi) for xi in x])

'

그러나 이는 아마도 매우 비효율적일 것입니다. 새로운 배열을 Python 리스트로 구성한 후 numpy 배열로 변환하기 전에 리스트 컴프리헨션을 사용하고 있기 때문입니다. 더 나은 방법은 없을까요?

답변 1

나는 모든 제안된 방법들과 'np.array(list(map(f, x)))'를 사용하여 'perfplot'과 함께 테스트했습니다 (내 작은 프로젝트).

메시지 #1: 만약 넘파이의 내장 함수를 사용할 수 있다면, 그것을 사용하세요.

함수를 벡터화하려는 경우 이미 벡터화되어 있다면 ($#^$!&#!$&) 원래 게시물의 예시의 경우 무엇보다도 훨씬 빠릅니다 (로그 스케일을 참조하세요).

당신이 실제로 벡터화가 필요한 경우에는 어떤 변형을 사용하더라도 큰 차이가 없습니다.

그림을 재현하기 위한 코드는 다음과 같습니다:

'import numpy as np

import perfplot

import math

def f(x):

# return math.sqrt(x)

return np.sqrt(x)

vf = np.vectorize(f)

def array_for(x):

return np.array([f(xi) for xi in x])

def array_map(x):

return np.array(list(map(f, x)))

def fromiter(x):

return np.fromiter((f(xi) for xi in x), x.dtype)

def vectorize(x):

return np.vectorize(f)(x)

def vectorize_without_init(x):

return vf(x)

b = perfplot.bench(

setup=np.random.rand,

n_range=[2 ** k for k in range(20)],

kernels=[

f,

array_for,

array_map,

fromiter,

vectorize,

vectorize_without_init,

],

xlabel=len(x),

)

b.save(out1.svg)

b.show()

'

답변 2

주제: numpy 배열에서 함수를 매핑하는 가장 효율적인 방법

제목: numpy 배열에서 함수를 매핑하는 최상의 성능을 내는 방법

서문:

numpy는 파이썬에서 과학 계산을 위해 주로 사용되는 강력한 라이브러리입니다. numpy 배열의 각 요소에 함수를 적용하는 것은 데이터 처리와 변형 작업에서 일반적인 요구사항입니다. 이 글은 numpy 배열에서 함수를 매핑하는 가장 효율적인 방법에 대해 다루고자 합니다. 이를 통해 효율적이고 빠른 데이터 처리를 달성할 수 있습니다.

본문:

1. numpy의 벡터화된 연산 활용하기

numpy는 벡터화된 연산을 지원하여 배열 요소에 대한 동일한 연산을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 numpy 배열이 있다고 가정해봅시다.

```

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

```

이 때, 모든 요소에 2를 더하는 함수를 적용하려면 포문 대신 다음과 같이 벡터화된 연산을 활용할 수 있습니다.

```

result = arr + 2

```

이와 같은 방식으로 함수를 매핑하면 numpy의 내부 C 코드를 사용하기 때문에 연산이 매우 빠릅니다.

2. numpy의 vectorize 함수 사용하기

numpy의 vectorize 함수를 사용하면 사용자 정의 함수를 벡터화된 함수로 변환할 수 있습니다. 이를 통해 python 함수를 numpy 배열에 매핑할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 함수가 있다고 가정해봅시다.

```

def add_two(x):

return x + 2

```

이 함수를 numpy 배열에 매핑하려면 다음과 같이 vectorize 함수를 활용할 수 있습니다.

```

vectorized_func = np.vectorize(add_two)

result = vectorized_func(arr)

```

numpy의 vectorize 함수를 사용하면 일반적인 python 함수를 numpy 배열에 매핑할 수 있지만, 내부적으로는 여전히 포문을 사용하기 때문에 벡터화된 연산보다는 성능이 떨어질 수 있습니다.

3. numpy의 frompyfunc 함수 사용하기

numpy의 frompyfunc 함수를 사용하면 팬시 인덱싱과 ufunc 객체를 사용하여 함수를 numpy 배열에 매핑할 수 있습니다. frompyfunc 함수를 사용하면 벡터화된 연산을 수행할 수 있으므로 성능이 향상됩니다. 예를 들어, 다음과 같은 함수가 있다고 가정해봅시다.

```

def add_two(x):

return x + 2

```

이 함수를 numpy 배열에 매핑하려면 다음과 같이 frompyfunc 함수를 활용할 수 있습니다.

```

ufunc = np.frompyfunc(add_two, 1, 1)

result = ufunc(arr)

```

이와 같이 frompyfunc 함수를 사용하면 벡터화된 연산을 수행할 수 있기 때문에 numpy 배열에 대한 함수 매핑에 효율적입니다.

결론:

numpy 배열에서 함수를 매핑하는 가장 효율적인 방법에 대해 알아보았습니다. numpy는 벡터화된 연산, vectorize 함수, frompyfunc 함수 등 다양한 방법을 제공합니다. 벡터화된 연산은 numpy의 내부 C 코드를 활용하여 매우 빠른 처리를 제공하며, frompyfunc 함수는 벡터화된 연산을 수행하여 성능을 향상시킵니다. 따라서 데이터 처리와 변형 작업을 위해 numpy를 사용할 때는 이러한 방법들을 적절히 활용하여 최상의 성능을 얻을 수 있습니다.