使用布尔掩码有效地将numpy数组的元素归零
所以我创建了一个超慢版本：
arr = np.arange(3*9).reshape((3, 9))
print(arr)
to_black = np.random.choice(a=[False, True], size=9)
for i, j in enumerate(arr):
for k, e in enumerate(j):
if to_black[k]:
arr[i,k] = 0
print(arr)
输出这个：
[[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12 13 14 15 16 17]
[18 19 20 21 22 23 24 25 26]]
[[ 0 0 2 0 0 5 6 0 8]
[ 0 0 11 0 0 14 15 0 17]
[ 0 0 20 0 0 23 24 0 26]]
现在我想知道如何在 CPU 性能方面做得更快？
回答
你为 numpy 选择了一个简单的。
timr@tims-gram:~/src$ cat x.py
import numpy as np
arr = np.arange(3*9).reshape((3, 9))
print(arr)
to_black = np.random.choice(a=[False, True], size=9)
arr[:,to_black] = 0
print(arr)
timr@tims-gram:~/src$ python x.py
[[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12 13 14 15 16 17]
[18 19 20 21 22 23 24 25 26]]
[[ 0 0 0 0 4 5 6 0 8]
[ 9 0 0 0 13 14 15 0 17]
[18 0 0 0 22 23 24 0 26]]
timr@tims-gram:~/src$