为了加快我的算法，该算法具有数万个元素的numpy数组，我想知道我是否可以减少numpy.delete()使用的时间。
事实上，如果我可以消除它？
我有一个算法，我有我的数组alpha。
这就是我目前正在做的事情：
alpha = np.delete(alpha, 0)
beta = sum(alpha)
但为什么我需要删除第一个元素？是否可以使用除第一个之外的所有元素简单地总结整个数组？这会减少删除操作中使用的时间吗？
答案 0 :(得分：3)
尽可能避免使用np.delete。它returns a a new array，这意味着必须分配新内存，并且（几乎）必须将所有原始数据复制到新数组中。这很慢，所以尽可能避免使用它。
beta = alpha[1:].sum()
应该快得多。
另请注意sum(alpha)正在调用Python builtin function sum。这不是NumPy数组中项目总和的最快方法。
alpha[1:].sum()调用NumPy array method sum，速度更快。
请注意，如果您在循环中调用alpha.delete，则代码可能会删除的不仅仅是原始alpha中的第一个元素。在这种情况下，正如Sven Marnach所指出的那样，计算所有部分和会更有效：
np.cumsum(alpha[:0:-1])[::-1]