Question

假设我有一个矩阵：

[[1, 1, 1, 0, 0,], [0, 1, 0, 1], [1, 0, 1]]

我希望它改为：

[[0, 0, 0, 1, 1,], [1, 0, 1, 0], [0, 1, 0]]

什么可能是处理这种情况的最快方法？

目前，我在另一个 for循环中使用 for loop ，如下所示，这显然太慢了。

for my_row in my_mat:
   for my_val in my_row:
      my_val = 1 if my_val == 0 else 0

Answer 1

我觉得它很慢，但它并不是最快的。以下是一些更快的替代方案。

选项1
只需从列表推导中的每个值中减去一个。

>>> [[1 - j for j in i] for i in lst]
[[0, 0, 0, 1, 1], [1, 0, 1, 0], [0, 1, 0]]

这消除了if检查的需要。虽然，只有你有一个0/1的列表才有意义，你只想翻转这些值。

列表推导的好处在于它们能够比循环更快地执行，因为它们已经过优化。

选项2
@trincot建议的另一个替代方法是使用1进行XOR运算。

>>> [[j ^ 1 for j in i] for i in lst]
[[0, 0, 0, 1, 1], [1, 0, 1, 0], [0, 1, 0]]

XOR操作一般来说很快，所以如果你的值超过1，那么这是一个很好的选择。

选项3
@DYZ建议的第三个选项使用not来反转这些值 -

>>> [[int(not j) for j in i] for i in lst]
[[0, 0, 0, 1, 1], [1, 0, 1, 0], [0, 1, 0]]

请注意，这会将非零值压缩为1. not将整数转换为真/假值，后续int将False转换为0 ，或True至1。

<强>性能

首先，设置 -

lst = np.random.choice(2, (1000, 1000)).tolist()

接下来，timeit表现 -

# DYZ's suggestion with `not`

%timeit [[int(not j) for j in i] for i in lst]
10 loops, best of 3: 175 ms per loop

# trincot's suggestion with XOR `^`

%timeit [[j ^ 1 for j in i] for i in lst]
10 loops, best of 3: 89.8 ms per loop

# original solution

%timeit [[1 - j for j in i] for i in lst]
10 loops, best of 3: 61.1 ms per loop

Answer 2

最快＆＃34;算法＆＃34;会让你的矩阵不受影响。请记住，在一个单独的标志中，您读取（或写入）的每个值都必须被反转。完成。

但是如果你实际上需要反转矩阵中的每个值，那么只有一个＆＃34; algo＆＃34;为此 - 你已经发现的那个。其余的不是＆＃34; algo＆＃34;，它是关于＆＃34; algo＆＃34;的最有效的实施。