for循环列出python中的理解或映射

Question

我试图稍微提高一些python代码的速度，因此尝试将标准for循环移动到列表理解或map调用：

    buf = [0 for i in range(self.numLEDs * 3)]
    temp = [0,0,0]
    for x in range(self.numLEDs):
        r = data[x*3]
        g = data[x*3+1]
        b = data[x*3+2]
        temp[self.c_order[0]] = self.gamma[r]
        temp[self.c_order[1]] = self.gamma[g]
        temp[self.c_order[2]] = self.gamma[b]

        buf[x * 3:x * 3 + 3] = temp

c_order只是另一个列表，在这种情况下为[1,2,0]。 它控制某些RGB像素的通道顺序。 gamma是一个256个元素长的列表，其中包含8位通道值中每个值的经过gamma校正的值。

我想做的就是以某种方式从这部分代码中完全删除对循环标准的使用。 我已经设法在没有通道交换的情况下做到了这一点，但是有了伽玛校正，它的速度快了一倍。 像这样：

corrected = [gamma[i] for i in data]
buf[0:len(corrected)] = corrected

我如何在没有for循环的情况下交换列表元素的顺序？

Answer 1

您可以在几行中以numpy完成所有工作，并且速度稍快一些：

In [69]:

gamma=list(np.random.rand(256))
numLEDs=10
data=list(np.random.randint(0,256,30))
c_order=[0,1,2]
In [70]:

%%timeit 
buf = [0 for i in range(numLEDs * 3)]
temp = [0,0,0]
for x in range(numLEDs):
    r = data[x*3]
    g = data[x*3+1]
    b = data[x*3+2]
    temp[c_order[0]] = gamma[r]
    temp[c_order[1]] = gamma[g]
    temp[c_order[2]] = gamma[b]
    buf[x * 3:x * 3 + 3] = temp
10000 loops, best of 3: 47.3 µs per loop
In [85]:

gamma=np.array(gamma)
data=np.array(data)

In [86]:

%%timeit
data_array=data.reshape(3, -1, order='F')
np.take(gamma[data_array], c_order, axis=0).ravel(order='F')
10000 loops, best of 3: 38.3 µs per loop

当您有很多LED时， numpy版本将比loop版本快得多：

In [98]:

gamma=list(np.random.rand(256))
numLEDs=1000
data=list(np.random.randint(0,256,3000))
c_order=[0,1,2]
In [99]:

%%timeit 
buf = [0 for i in range(numLEDs * 3)]
temp = [0,0,0]
for x in range(numLEDs):
    r = data[x*3]
    g = data[x*3+1]
    b = data[x*3+2]
    temp[c_order[0]] = gamma[r]
    temp[c_order[1]] = gamma[g]
    temp[c_order[2]] = gamma[b]
    buf[x * 3:x * 3 + 3] = temp
100 loops, best of 3: 4.08 ms per loop
In [100]:

gamma=np.array(gamma)
data=np.array(data)

In [101]:

%%timeit
data_array=data.reshape(3, -1, order='F')
np.take(gamma[data_array], c_order, axis=0).ravel(order='F')
1000 loops, best of 3: 244 µs per loop

Answer 2

因此，您需要没有任何扩展库的纯python代码。

要加速代码：

1. 在循环中使用局部变量。
2. 更改循环以列出理解。

这是代码：

class Test(object):

    def __init__(self, n):
        self.numLEDs =  n
        self.c_order = [1, 2, 0]
        self.gamma = [i // 2 for i in range(256)]

    def do1(self, data):
        buf = [0 for i in range(self.numLEDs * 3)]
        temp = [0,0,0]
        for x in range(self.numLEDs):
            r = data[x*3]
            g = data[x*3+1]
            b = data[x*3+2]
            temp[self.c_order[0]] = self.gamma[r]
            temp[self.c_order[1]] = self.gamma[g]
            temp[self.c_order[2]] = self.gamma[b]

            buf[x * 3:x * 3 + 3] = temp
        return buf

    def do2(self, data):
        buf = [0] * (self.numLEDs * 3)
        gamma = self.gamma
        for idx, idx2 in enumerate(self.c_order):
            buf[idx2::3] = [gamma[v] for v in data[idx::3]]
        return buf

import random
random.seed(0)
N = 1000
t = Test(N)
data = [random.randint(0, 255) for i in range(3*N)]
r1 = t.do1(data)
r2 = t.do2(data)
print r1 == r2  # check the result

%timeit t.do1(data)
%timeit t.do2(data)

输出，速度提高了6倍：

True
1000 loops, best of 3: 1.1 ms per loop
10000 loops, best of 3: 176 µs per loop

Answer 3

与流行的看法相反，调用map函数不会显着提高速度。 您实际上可能会看到较差的性能。

根据您在这段代码中花费的时间而定，这可能是一个完美的情况，只需将该循环移植到C即可。 看这里 。

确保您实际上在此for循环中花费了很多时间，否则，调用C代码的开销将超过任何潜在的性能提升。

如果您决定使用此代码将代码移植到C，请在此处阅读一些潜在的替代方法：

1. ctypes与C扩展
2. 在Python中包装C库：C，Cython或ctypes？