Python 通过numpy数组迭代有效地测试多个元素

我有下面的代码，它遍历名为“m”的2dnumpy数组。它的工作速度非常慢。如何使用numpy函数转换此代码，以避免使用for循环

pairs = []
for i in range(size):
    for j in range(size):
        if(i >= j):
            continue
        if(m[i][j] + m[j][i] >= 0.75):
            pairs.append([i, j, m[i][j] + m[j][i]])

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优化代码的一种方法是避免在（i>=j）时进行比较。要仅遍历数组的下三角形而不进行比较，必须使内部循环从最外层循环的

i

值开始。这样，就避免了

size x size

if

比较

import numpy as np
size = 5000
m = np.random.rand(size, size)
pairs = []


for i in range(size):
    for j in range(i , size):

        if(m[i][j] + m[j][i] >= 0.75):
            pairs.append([i, j, m[i][j] + m[j][i]])

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可以使用NumPy使用矢量化方法。这个想法是：

• 首先初始化一个矩阵

  m

  ，然后创建

  m+m.T

  ，它相当于

  m[i][j]+m[j][i]

  ，其中

  m.T

  是矩阵转置，称之为

  summ

• （summ）

  返回矩阵的上三角部分（这相当于在代码中使用

  continue

  忽略下三角部分）。这避免了在代码中出现（i>=j）：的显式

  。这里必须使用
  k=1
  排除对角线元素。默认情况下，
  k=0
  ，其中也包括对角线元素
  然后，使用求和
  m+m.T
  大于等于0.75的点的索引
  然后将这些索引和相应的值存储在列表中，以供以后处理/打印之用
  

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可验证示例（使用小3x3随机数据集）

进一步的性能改进

我刚刚找到了一种更快的方法来生成最终的

对
列表，避免了显式for循环

pairs = list(zip(index[:, 0], index[:, 1], summ[index[:,0], index[:,1]]))

这个数组的维数是多少？大约5000x5000最好先定义第一个大小，然后在
m=np.random.rand（size，size）
中使用它。建议您将
np.random.seed（0）
添加到顶部，然后重新运行以给出可重复的结果。将我的程序执行时间从55秒减少到1.5秒。非常感谢@注：我稍微编辑了一下以包含
k=1
，因为您不需要对角线elements@nota：要获得更高的速度，请使用
zip检查我的编辑
pairs = list(zip(index[:, 0], index[:, 1], summ[index[:,0], index[:,1]]))