Question

我正在编写利用Numba来编译我的python代码的代码。该函数接收两个长度与输入相同的数组，随机选择一个切片点并返回一个元组，该元组由两个输入字符串的一部分组成的两个Frankenstein数组。然而，Numba还不支持numpy.concatenate函数（不知道它是否会发生）。由于我不愿意放弃Numpy，有没有人知道在没有连接函数的情况下连接两个Numpy数组的高性能解决方案？

def randomSlice(str1, str2):
    lenstr = len(str1)
    rnd = np.random.randint(1, lenstr)
    return (np.concatenate((str1[:rnd], str2[rnd:])), np.concatenate((str2[:rnd], str1[rnd:])))

Answer 1

这可能对您有用：

import numpy as np
import numba as nb

@nb.jit(nopython=True)
def randomSlice_nb(str1, str2):
    lenstr = len(str1)
    rnd = np.random.randint(1, lenstr)

    out1 = np.empty_like(str1)
    out2 = np.empty_like(str1)

    out1[:rnd] = str1[:rnd]
    out1[rnd:] = str2[rnd:]

    out2[:rnd] = str2[:rnd]
    out2[rnd:] = str1[rnd:]
    return (out1, out2)

在我的机器上，使用Numba 0.27并通过timeit模块进行计时，以确保我不计算统计数据中的jit时间（或者您可以运行一次，然后计算后续呼叫时间），numba版本在各种大小的int或浮点数输入数组上提供了小但不可忽略的性能提升。如果数组的类型为|S1，则numba明显变慢。 Numba团队花了很少的时间来优化非数字用例，所以这并不令人惊讶。我对输入数组str1和str2的确切形式有点不清楚，因此我无法准确保证代码适用于您的特定用例。

如何在不使用连接

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