我需要能够将 numpy array 存储在 dict 中以进行缓存。哈希速度很重要。
array 表示索引，因此虽然对象的实际身份并不重要，但值才是。可变性不是问题，因为我只对当前值感兴趣。
为了将其存储在 dict 中，我应该散列什么？
我目前的做法是使用str(arr.data)，在我的测试中比md5快。
我从答案中结合了一些例子来了解相对时间:
In [121]: %timeit hash(str(y))
10000 loops, best of 3: 68.7 us per loop
In [122]: %timeit hash(y.tostring())
1000000 loops, best of 3: 383 ns per loop
In [123]: %timeit hash(str(y.data))
1000000 loops, best of 3: 543 ns per loop
In [124]: %timeit y.flags.writeable = False ; hash(y.data)
1000000 loops, best of 3: 1.15 us per loop
In [125]: %timeit hash((b*y).sum())
100000 loops, best of 3: 8.12 us per loop
似乎对于这个特定的用例(小的索引数组)，arr.tostring 提供了最好的性能。
虽然散列只读缓冲区本身很快，但设置可写标志的开销实际上使其变慢。
最佳答案
如果将底层缓冲区设为只读，则可以简单地散列它:
>>> a = random.randint(10, 100, 100000)
>>> a.flags.writeable = False
>>> %timeit hash(a.data)
100 loops, best of 3: 2.01 ms per loop
>>> %timeit hash(a.tostring())
100 loops, best of 3: 2.28 ms per loop
对于非常大的数组，hash(str(a)) 会快很多，但它只考虑了数组的一小部分。
>>> %timeit hash(str(a))
10000 loops, best of 3: 55.5 us per loop
>>> str(a)
'[63 30 33 ..., 96 25 60]'
关于python - numpy数组散列的最有效属性，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/16589791/
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