高效地更改numpy数组中的值

yiytaume 于 2023-03-23 发布在其他

关注(0)|答案(1)|浏览(204)

下面是我的代码：

import numpy as np

#df_len : length of a column in pandas dataframe

temp = np.zeros(df_len)
for i in range(df_len):
    temp[i] = (i+1)*0.25

有没有更有效的方法来达到同样的效果？

1条答案

是的，使用NumPy的向量化操作可以更有效地实现相同的结果。您可以使用arange函数创建一个从0到df_len - 1的整数数组，然后使用向量化乘法操作将每个整数乘以0.25。代码如下：

import numpy as np

df_len = 10 # example length

temp = np.arange(df_len) * 0.25

print(temp)