Numpy数组切片赋值速度慢

在本文中，我们将介绍Numpy数组切片赋值为何会变得很慢，并探讨如何优化这个问题。

Numpy是Python科学计算中广泛使用的库之一，其最重要的特性之一是能够很快地进行数组操作。但是，在进行数组切片赋值时，我们可能会遇到速度非常慢的情况。

阅读更多：Numpy 教程

Numpy数组切片

首先，我们来了解一下Numpy数组切片的原理。在Numpy中，数组切片可以看作是一个对原数组的视图。也就是说，当我们进行数组切片时，实际上只是得到了原数组的一个部分视图，并没有创建新的数组。

例如，对于一个Numpy数组a：

import numpy as np
a = np.arange(0,10)

我们可以对其进行切片操作：

b = a[3:6]

这时，b实际上只是a数组的一个视图，其内部数据与a是共享的。也就是说，我们可以通过修改b中的值来间接修改a中的值：

b[0] = 100
print(a)

输出结果应该是：

[  0   1   2 100   4   5   6   7   8   9]

Numpy数组切片赋值

对于Numpy数组切片赋值，我们可以通过以下代码片段来进行：

a[3:6] = np.array([10,20,30])

这段代码将a数组的3到6位置的值赋值为[10,20,30]。但是，这个赋值操作很慢。我们可以使用Python中的timeit模块来测试一下：

import timeit

a = np.random.rand(1000000)
%timeit a[::2] = 0.5

可以看到，上面示例中的代码将数组a的偶数位置的值全部赋值为0.5。但是，赋值操作的时间非常长，通常需要几秒钟的时间才能完成。

赋值速度慢的原因

速度慢的原因在于，Numpy进行数组切片赋值时，并不像我们想象中的那样只是修改了原数组的一部分。实际上，Numpy将切片操作转换为了一个循环，它需要遍历整个切片，并将每个值都进行赋值。

这个问题对于多维数组来说更加严重。例如，对于一个多维数组a：

a = np.random.rand(100,100)

我们可以进行以下切片赋值：

%timeit a[:, ::2] = 0.5

这个操作同样很慢，它需要将a的每一行的偶数位置全部赋值为0.5。

优化切片赋值

为了优化切片赋值的速度，我们需要使用原址修改方法。首先，我们需要使用.copy()方法来创建一个副本：

a = np.random.rand(1000000)
b = a.copy()

接着，我们可以使用Boolean数组对切片进行操作：

idx = np.arange(len(a)) % 2 == 0
b[idx] = 0.5

这个方法比之前的赋值方式要快很多。

对于多维数组，我们可以使用Boolean数组的广播机制来优化。例如，对于一个二维数组a，我们可以写出以下代码：

a = np.random.rand(100,100)
idx = np.arange(len(a))[:, np.newaxis] % 2 == 0
a[idx] = 0.5

总结

Numpy数组切片赋值速度慢是因为其实际上是使用循环来进行每个元素的赋值操作的。而对于大规模的多维数组，这个速度差异是非常明显的。为了优化这个问题，我们需要使用原址修改方法，通过Boolean数组来进行赋值操作，并使用广播机制来优化多维数组的赋值速度。