如何加快对python数组的操作？

Question

我有一个1D numpy数组A，形状为（N乘1），其中N = 4000000。我需要在每个元素上运行一个函数（fcn）。

import bumpy as np
def fcn(a, B, c):
    return a - np.sqrt(c) * B) / np.sqrt(1 - c)

由于B为（M = 100 x P = 20），而c为标量，因此该函数的输出为大小为M x P的数组。

我尝试了不同的方法，但是例如，它们都很慢：

for a in A:
    result = fcn(a, B, c)
    # do something with result...

您知道如何加快速度吗，例如通过多处理或其他任何方式？

Answer 1

如果您有足够的内存，@hpaulj会建议最简单的方法：

for result in (A[:,None,None] - np.sqrt(c) * B) / np.sqrt(1 - c):
    # do stuff

如果您的内存不足，请至少预先计算您可以执行的操作：

X = 1 / np.sqrt(1 - c)
Y = np.sqrt(c) * B / np.sqrt(1 - c)
for a in A:
    result = a * X - Y
    # do stuff