Python 用给定数字递增数组的快速方法

假设我有一个非常大的数组，我想将数组中的每个元素增加一个给定的数字。有没有一种方法可以在不迭代所有元素的情况下实现这一点

我不想对所有元素进行明显的迭代：

x = [ a + inc for a in x ]

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如果不循环所有数字，就无法修改所有数字。但是，您可以使用在访问时增加数字的内容包装集合

>>> class OffsetCollection(object):
...     def __init__(self, collection, offset):
...         self.collection = collection
...         self.offset = offset
...     def __getitem__(self, key):
...         return self.collection[key] + self.offset
...
>>> a = [1 ,3, 6, 7, 9, 0, 2]
>>> b = OffsetCollection(a, 5)
>>> a[3]
7
>>> b[3]
12

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当使用numpy时，它可能需要更轻的操作。假设您在64位数字上使用8位整数，则只需将偏移量添加到64位中的每8位（因此一次添加8个数字），只需一个简单的加法即可。

没有任何神奇的方法可以更新数组中的每个数字，而无需。。。正在更新数组中的每个数字。如果出于某种原因您真的讨厌迭代器，您可以使用不同的措辞：

x = map(lambda i: i + 1, x)

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我不确定这是否是你想要的，但是

这是一个恒定的时间操作，称为

现在

y

是惰性生成器。你可以用这种方法在固定的时间内构建一大堆东西

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需要时间的是“重建”列表中的元素，但复杂度可以根据从一开始取出的元素数量来降低

我知道的最快的方法之一是使用

Numpy

：

from time import clock
li = range(500000)
start = clock()
li = [i+5 for i in li]
print "Time taken = %.5f" % (clock() - start)
>> Time taken = 0.06355

VS

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请注意，我没有对创建列表本身和创建

Numpy

数组计时。

哦，这与Wolph的答案相同，但他只考虑添加

跟踪要对每个数组元素执行的所有标量操作，并在访问元素时动态执行这些操作，或者下次执行涉及每个元素的非标量操作时执行这些操作

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您可以实现一个包装器类，它允许您将数组与标量相加和相乘，只需跟踪标量即可将多个操作合并为一个操作。读取数组的代码将通过执行mx+b操作的包装器。

有没有一种方法可以在不迭代所有元素的情况下执行此操作？-你想要一个固定时间的操作还是什么？如果你没有迭代所有的操作，你如何修改它们？你可以保留一个全局变量

delta

，并使用

delta+x[i]

而不是

x[i]

。不确定它对你的情况会有什么帮助，如果你想要速度，你应该考虑NUPYPY，你要做的是O（N）变化；你怎么能期望比O（n）更快地完成它们呢？这几乎肯定不会更快，生成器是内存优化而不是速度。

from time import clock
li = range(500000)
start = clock()
li = [i+5 for i in li]
print "Time taken = %.5f" % (clock() - start)
>> Time taken = 0.06355

from time import clock
import numpy as np
li = range(500000)
li = np.array(li)
start = clock()
li += 5
print "Time taken = %.5f" % (clock() - start)
>> Time taken = 0.00055