在寻找和理解一种 Python 方法来优化嵌套 for 循环中的以下数组操作时，我将不胜感激:
def _func(a, b, radius):
"Return 0 if a>b, otherwise return 1"
if distance.euclidean(a, b) < radius:
return 1
else:
return 0
def _make_mask(volume, roi, radius):
mask = numpy.zeros(volume.shape)
for x in range(volume.shape[0]):
for y in range(volume.shape[1]):
for z in range(volume.shape[2]):
mask[x, y, z] = _func((x, y, z), roi, radius)
return mask
其中 volume.shape (182, 218, 200) 和 roi.shape (3,) 都是 ndarray 类型； radius 是一个 int
最佳答案
方法#1
这是一种矢量化方法 -
m,n,r = volume.shape
x,y,z = np.mgrid[0:m,0:n,0:r]
X = x - roi[0]
Y = y - roi[1]
Z = z - roi[2]
mask = X**2 + Y**2 + Z**2 < radius**2
可能的改进:我们可以使用 numexpr 模块加速最后一步 -
import numexpr as ne
mask = ne.evaluate('X**2 + Y**2 + Z**2 < radius**2')
方法 #2
我们还可以逐步构建与形状参数对应的三个范围，并即时对 roi 的三个元素执行减法，而无需像之前使用 np 那样实际创建网格。管理网格。这将受益于使用 broadcasting出于效率目的。实现看起来像这样 -
m,n,r = volume.shape
vals = ((np.arange(m)-roi[0])**2)[:,None,None] + \
((np.arange(n)-roi[1])**2)[:,None] + ((np.arange(r)-roi[2])**2)
mask = vals < radius**2
简化版:感谢@Bi Rico 提出的改进建议，因为我们可以使用 np.ogrid 以更简洁的方式执行这些操作，就像这样 -
m,n,r = volume.shape
x,y,z = np.ogrid[0:m,0:n,0:r]-roi
mask = (x**2+y**2+z**2) < radius**2
运行时测试
函数定义-
def vectorized_app1(volume, roi, radius):
m,n,r = volume.shape
x,y,z = np.mgrid[0:m,0:n,0:r]
X = x - roi[0]
Y = y - roi[1]
Z = z - roi[2]
return X**2 + Y**2 + Z**2 < radius**2
def vectorized_app1_improved(volume, roi, radius):
m,n,r = volume.shape
x,y,z = np.mgrid[0:m,0:n,0:r]
X = x - roi[0]
Y = y - roi[1]
Z = z - roi[2]
return ne.evaluate('X**2 + Y**2 + Z**2 < radius**2')
def vectorized_app2(volume, roi, radius):
m,n,r = volume.shape
vals = ((np.arange(m)-roi[0])**2)[:,None,None] + \
((np.arange(n)-roi[1])**2)[:,None] + ((np.arange(r)-roi[2])**2)
return vals < radius**2
def vectorized_app2_simplified(volume, roi, radius):
m,n,r = volume.shape
x,y,z = np.ogrid[0:m,0:n,0:r]-roi
return (x**2+y**2+z**2) < radius**2
时间安排 -
In [106]: # Setup input arrays
...: volume = np.random.rand(90,110,100) # Half of original input sizes
...: roi = np.random.rand(3)
...: radius = 3.4
...:
In [107]: %timeit _make_mask(volume, roi, radius)
1 loops, best of 3: 41.4 s per loop
In [108]: %timeit vectorized_app1(volume, roi, radius)
10 loops, best of 3: 62.3 ms per loop
In [109]: %timeit vectorized_app1_improved(volume, roi, radius)
10 loops, best of 3: 47 ms per loop
In [110]: %timeit vectorized_app2(volume, roi, radius)
100 loops, best of 3: 4.26 ms per loop
In [139]: %timeit vectorized_app2_simplified(volume, roi, radius)
100 loops, best of 3: 4.36 ms per loop
因此，broadcasting 一如既往地展示了它的魔力，它比原始代码实现了几乎 10,000x 的疯狂加速，甚至超过 10x 比使用动态广播操作创建网格要好!
关于Python矢量化嵌套for循环，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39667089/
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