Question

我有一个numpy矩阵10x10并希望在某些列中为零值，相应于向量[1,0,0,0,0,1,0,0,1,0] - 如何以最好的方式做到这一点性能？使用其他python库也是可以接受的，如果工作得更好

Answer 1

最简单的方法是乘法运算。将值乘以0将其归零，并将值乘以1无效，因此将矩阵与向量相乘将完全符合您的要求：

m = np.random.randint(1, 10, (10,10))
v = np.array([1,0,0,0,0,1,0,0,1,0])
print(m * v)

输出：

[[7 0 0 0 0 5 0 0 5 0]
 [8 0 0 0 0 5 0 0 6 0]
 [1 0 0 0 0 5 0 0 9 0]
 [1 0 0 0 0 6 0 0 1 0]
 [5 0 0 0 0 8 0 0 5 0]
 [5 0 0 0 0 4 0 0 9 0]
 [1 0 0 0 0 3 0 0 9 0]
 [1 0 0 0 0 9 0 0 8 0]
 [6 0 0 0 0 4 0 0 6 0]
 [1 0 0 0 0 6 0 0 1 0]]

您担心乘法可能太慢，并想通过选择知道如何做到这一点。这也很简单：

bv = v.astype(np.bool)
m[:,bv] = 0
print(m)

或者，您可以使用astype代替bv = v == 1，但由于您最终得到的是完全相同的bool数组，我无法想象这会产生影响。

那么，哪个最快？

In [123]: %timeit m*v
2.87 µs ± 53.8 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
In [124]: bv = v.astype(np.bool)
In [125]: %timeit m[:,v.astype(np.bool)]
5.02 µs ± 161 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
In [127]: bv = v==1
In [128]: %timeit m[:,v.astype(np.bool)]
5.03 µs ± 134 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

所以，＆＃34;慢＆＃34;方式实际上只有不到三分之二的时间。

此外，无论你怎么做，它只需要5微秒 - 考虑到阵列有多小，这就是你应该期待的。

将numpy矩阵的几列归零

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