Question

提供的代码完全正常，但我想提高它的效率（如果可能的话）。

我的问题是是否可以更有效地生成数组func resizeImage(image: UIImage, newWidth: CGFloat) -> UIImage { let scale = newWidth / image.size.width let newHeight = image.size.height * scale UIGraphicsBeginImageContext(CGSizeMake(newWidth, newHeight)) image.drawInRect(CGRectMake(0, 0, newWidth, newHeight)) let newImage = UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext() UIGraphicsEndImageContext() return newImage }。特别是，是否可以通过np_b计算theano_f的所有元素的函数np_a，以便应用广播（？）或向量化（？）？

请注意，我已经简化了我的实际问题，并且我必须使用某些sympy函数中的theano_f(*np_a)生成theano_f，而实际的数组theano_function包含许多元素。

np_a

Answer 1

也许试试np.apply_along_axis：

>>> def my_func(a):
...     """Average first and last element of a 1-D array"""
...     return (a[0] + a[-1]) * 0.5
>>> b = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
>>> np.apply_along_axis(my_func, 0, b)
array([ 4.,  5.,  6.])
>>> np.apply_along_axis(my_func, 1, b)
array([ 2.,  5.,  8.])

是否可以更快地生成以下代码？

1 个答案: