考虑两个长度为 n 的 ndarrays，arr1 和 arr2。我正在计算以下乘积总和，并执行 num_runs 次基准测试:
import numpy as np
import time
num_runs = 1000
n = 100
arr1 = np.random.rand(n)
arr2 = np.random.rand(n)
start_comp = time.clock()
for r in xrange(num_runs):
sum_prods = np.sum( [arr1[i]*arr2[j] for i in xrange(n)
for j in xrange(i+1, n)] )
print "total time for comprehension = ", time.clock() - start_comp
start_loop = time.clock()
for r in xrange(num_runs):
sum_prod = 0.0
for i in xrange(n):
for j in xrange(i+1, n):
sum_prod += arr1[i]*arr2[j]
print "total time for loop = ", time.clock() - start_loop
输出是
total time for comprehension = 3.23097066953
total time for comprehension = 3.9045544426
因此使用列表理解似乎更快。
是否有更有效的实现方式(也许使用 Numpy 例程)来计算这样的乘积总和？
最佳答案
将操作重新安排为 O(n) 运行时算法而不是 O(n^2)，并利用 NumPy 求积和求和:
# arr1_weights[i] is the sum of all terms arr1[i] gets multiplied by in the
# original version
arr1_weights = arr2[::-1].cumsum()[::-1] - arr2
sum_prods = arr1.dot(arr1_weights)
时间显示这比 n == 100 的列表理解快 200 倍。
In [21]: %%timeit
....: np.sum([arr1[i] * arr2[j] for i in range(n) for j in range(i+1, n)])
....:
100 loops, best of 3: 5.13 ms per loop
In [22]: %%timeit
....: arr1_weights = arr2[::-1].cumsum()[::-1] - arr2
....: sum_prods = arr1.dot(arr1_weights)
....:
10000 loops, best of 3: 22.8 µs per loop
关于python - 乘积的有效双和，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37416978/
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点？我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等)，但我确实想创建一个输出文件。
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