在将复杂函数应用于numpy数组时避免显式循环

Question

我正在尝试使用非平凡函数遍历np.array，并采用数组的n元素和其他一些参数。但是我已经注意到，到目前为止，最有效的方法是使用列表理解，还有其他更快的方法可以执行此操作吗？ “地图”功能似乎并没有更快，而且我不敢相信显式循环是最快的方法... 下面是一些测试代码和玩具数据。

import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
from functools import partial

input_data = np.array([[207843.5, 468331.5],
       [209827.5, 469081.5],
       [209572.5, 468870.5],
       [209327.5, 468720.5],
       [207722.5, 468209.5]])

coordinates = np.array([
       [194072.430, 440034.24      ],
        [194172.74      , 440054.48      ],
       [209828.5, 469083.5],
       [194166.670, 440062.43      ],
       [194163.64      , 440066.4       ],
       [209327.5, 468720.5],
       [194145.431, 440090.24      ],
       [194195.43, 440092.24      ]])

nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=1,
                        algorithm='ball_tree', leaf_size = 15).fit(coordinates)


def fun(measure,
        nbrs,
        coordinates
                ):
    distances, indices = nbrs.kneighbors(measure.reshape(1,-1))
    idx_closest = indices[0,0] 
    idx_right = idx_closest + 1 
    idx_left = idx_closest - 1 
    lowest, highest = coordinates[idx_left],  coordinates[idx_right]
    return lowest , highest

# 2.01 ms
%timeit [fun(measure,nbrs, coordinates) for measure in input_data]