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物理学者(ポスドク)による日々の研究生活のメモ書きです ( python/emacs/html/Japascript/シェルスクリプト/TeX/Mac/C言語/Linux/git/tmux/R/ポケモンGO)

ndarrayなことを活用しつつ、最大限高速で処理を終わらせたい

ndarrayを区間ごとに分割するのはnp.splitを使えばいい
割り切れない場合は、numpy.array_split()を使うとndarrayをできるだけ等分割で分割できる
numpy.split()は等分割

■ 参考 : NumPy配列ndarrayを分割(split, array_split, hsplit, vsplit, dsplit)
import numpy as np

n_a=len(a)
n_clst=10
n_seg=int(n_a/n_clst)

a_split = np.split(a, n_seg)
みたいにして分割する

aは分割前の1次元のndarray
これを10個ずつ(=n_clst)に分割したい

splitで分割した結果(a_split)はlistの中に小さいndarrayがn_seg個入っている
最初、1つのndarrayの要素数がn_seg個なのかと思って少しハマった
実際は1つのndarrayの要素数は、上の例ではn_clst個






その後分割されたndarrayの中で最大値を見つける
最大値を探すだけだとnp.max()を使えばいい

今回は、最大値になったときのindexを再利用したい
import numpy as np

n_a=len(a)
n_clst=10
n_seg=int(n_a/n_clst)

a_split = np.split(a, n_seg)

for i, x in enumerate(a_split):
 j = np.argmax(x)
 i_max = j + i*n_clst

jが各セグメント(x)の中で、最大値だったときのindex
i_maxが元のndarray(a)での最大値のindex


やはりlistよりもndarrayのほうが圧倒的に早い
それでもさらに速さを求めるなら、cythonとかを使うっぽいね






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# 最終更新 2022/10/25
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