i番目の軸の前後に軸を結合する

Question

numpyの配列arrを(before, at, after)の形に変形したい場合はaxisをarrとします。これをもっと速くするには？

軸は正規化されている：0 <= axis < arr.ndim

プログラム：

import numpy as np 
def f(arr, axis): 
    shape = arr.shape 
    before = int(np.product(shape[:axis])) 
    at = shape[axis] 
    return arr.reshape(before, at, -1) 

テスト：

a = np.arange(2 * 3 * 4 * 5).reshape(2, 3, 4, 5) 
print(f(a, 2).shape) 

結果：

(6, 4, 5) 

Answer 1

shapeはタプルであり、望ましい結果もタプルです。 np.prodまたはその他の配列関数を使用するように配列を変換/変換するには時間がかかります。したがって、普通のPythonコードで同じことができれば、時間を節約することができます。 shapeと例えば

：

In [309]: shape 
Out[309]: (2, 3, 4, 5) 
In [310]: np.prod(shape) 
Out[310]: 120 
In [311]: functools.reduce(operator.mul,shape) 
Out[311]: 120 

In [312]: timeit np.prod(shape) 
13.6 µs ± 30.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each) 
In [313]: timeit functools.reduce(operator.mul,shape) 
647 ns ± 12.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each) 

Pythonのバージョンが著しく高速です。 functoolsとoperatorをインポートして、sum（Python3）の倍数を得る必要がありました。

または新規の形状タプル取得する：

In [314]: axis=2 
In [315]: (functools.reduce(operator.mul,shape[:axis]),shape[axis],-1) 
Out[315]: (6, 4, -1) 
In [316]: timeit (functools.reduce(operator.mul,shape[:axis]),shape[axis],-1) 
739 ns ± 30.4 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each) 

提案reduceatを比較する：

In [318]: tuple(np.multiply.reduceat(shape, (0, axis, axis+1))) 
Out[318]: (6, 4, 5) 
In [319]: timeit tuple(np.multiply.reduceat(shape, (0, axis, axis+1))) 
11.3 µs ± 21.4 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each) 

Answer 2

をあなたの軸がmiddに実際にある場合ルあなたがゼロ番目または最後の軸をたい場合はしかし、特殊なケースにありますnp.multiply.reduceat

shape = (2, 3, 4, 5, 6) 
axis = 2 
np.multiply.reduceat(shape, (0, axis, axis+1)) 
# array([ 6, 4, 30]) 
axis = 3 
np.multiply.reduceat(shape, (0, axis, axis+1)) 
# array([24, 5, 6]) 

を使用することができます。