Numpy - numpy関数をジェネレータに変換する

Question

x、y座標の2次元配列を、以前の座標の各座標の距離のフラットな配列に変換するnumpy関数があります。

arr = np.asarray(input).astype(int) 
np.hstack((arr[0], (arr[:-1,:] - arr[1:,:]).ravel())) 

- Divakar's answerへ

input = [[-8081441,5685214], [-8081446,5685216], [-8081442,5685219], [-8081440,5685211], [-8081441,5685214]] 
output = [-8081441, 5685214, 5, -2, -4, -3, -2, 8, 1, -3] 

おかげで（Numpy - transform 2D array of x,y coordinates into flat array of distance between coordinatesを参照）、私は差別を複製するためにスライスして、私は

arr = np.asarray(input).astype(int) 
np.hstack((arr[0], (-np.diff(arr, axis=0)).ravel())) 

欲しいものを別のアプローチを行っている2つのnumpyの機能を持っています私の質問は、これらのnumpy関数の1つをジェネレータに変換してパフォーマンスを向上させる方法ですか？ジェネレータでnumpyを使用することは可能ですか？

Answer 1

Pythonジェネレータは、リストのスピンオフです。

In [207]: [i*2 for i in range(3)] 
Out[207]: [0, 2, 4] 
In [208]: (i*2 for i in range(3)) 
Out[208]: <generator object <genexpr> at 0xb6a1ffbc> 
In [209]: list(_) 
Out[209]: [0, 2, 4] 

あなたはそれを怠け者リストと考えることができます。あなたがそれを反復するまで、要素を実際に評価するわけではありません。 Py3ではrangeがジェネレータ（Py2のxrange）です。 In[208]行はジェネレータを設定しますが、何も評価しません。それは速いです。しかし、[209]でそれを反復することは[207]でオリジナルと同じくらい時間がかかります。 （よく微妙な違いがあるかもしれません）。

したがって、ジェネレータを使用すると、すべての中間リストを作成せずに、リストのようにブロック内で考えることができます。それは、パフォーマンス組織よりもコード編成ツールです。

numpy配列で作業しているときは、何も同等のことは考えられません。

arr=np.array(input) # creates fixed size array from input list 
-np.diff(arr, axis=0) # create another array 

これは、中間体のアレイの数、偶数リストを作成し、配列を返す（および中間体を捨てる）終わる：

np.hstack((arr[0],(-np.diff(arr, axis=0)).ravel())) 

その発現の単純なビルディング・ブロックの数があります。 Numpyのスピードは、これらのステップを高速にコンパイルされたコードで実行することから来ています。スピードを上げるには、CまたはCythonで問題を書き直す必要があります。そのコードでは、繰り返し実行し、各ステップで複雑な操作を実行できます。

おそらくnumpyはある種の遅延評価を実行する可能性がありますが、それは大きな低レベルのコーディングを必要とします。また、パフォーマンスが向上する保証はありません。

私は中間バッファの問題を見て、とのパフォーマンスの向上（それはない）add.atかどうか：https://stackoverflow.com/a/40688879/901925