numpy的：布爾索引和存儲器使用

Question

考慮以下numpy代碼：

A[start:end] = B[mask] 

這裏：

• A和B是2D陣列具有相同的列數;
• start和end是標量;
• mask是一維布爾數組;
• (end - start) == sum(mask)。

在原理上，上面的操作，可以使用O(1)臨時存儲通過複製的B元件直接進入A進行。

這是實際發生的實際情況，還是numpy構建了一個臨時數組B[mask]？如果是後者，是否有辦法通過重寫語句來避免這種情況？

Answer 1

使用布爾數組作爲索引花哨的索引，所以numpy需要做一個副本。 如果你遇到內存問題，你可以編寫一個cython擴展來處理它。

Answer 2

線

A[start:end] = B[mask] 

將 - 根據Python語言定義 - 第一評價右手側，得到含有B所選行和佔用額外的存儲器的新數組。最有效的純Python的方式我知道的避免這種情況是使用顯式循環：

from itertools import izip, compress 
for i, b in izip(range(start, end), compress(B, mask)): 
    A[i] = b 

當然，這將是時間效率大大低於原來的代碼，但只使用O（ 1）額外的內存。另請注意，itertools.compress()可用於Python 2.7或3.1或更高版本。