我有一個非常大的numpy數組（最多包含一百萬個元素），如下所示：[ 0 1 6 5 1 2 7 6 2 3 8 7 3 4 9 8 5 6 11 10 6 7 12 11 7 8 13 12 8 9 14 13 10 11 16 15 11 12 17 16 12 13 18 17 13 14 19 18 15 16 21 20 16 17 22 21 17 18 23 22 18 19 24 23]以及一個小的字典圖，用于替換上述數組中的某些元素{4: 0, 9: 5, 14: 10, 19: 15, 20: 0, 21: 1, 22: 2, 23: 3, 24: 0}我想根據上面的地圖替換一些元素。numpy數組確實很大，并且只有一小部分元素（在字典中作為鍵出現）將被替換為相應的值。最快的方法是什么？
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函數式編程
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實現此目的的另一種更通用的方法是函數向量化：
import numpy as np
data = np.array([0, 1, 6, 5, 1, 2, 7, 6, 2, 3, 8, 7, 3, 4, 9, 8, 5, 6, 11, 10, 6, 7, 12, 11, 7, 8, 13, 12, 8, 9, 14, 13, 10, 11, 16, 15, 11, 12, 17, 16, 12, 13, 18, 17, 13, 14, 19, 18, 15, 16, 21, 20, 16, 17, 22, 21, 17, 18, 23, 22, 18, 19, 24, 23])
mapper_dict = {4: 0, 9: 5, 14: 10, 19: 15, 20: 0, 21: 1, 22: 2, 23: 3, 24: 0}
def mp(entry):
return mapper_dict[entry] if entry in mapper_dict else entry
mp = np.vectorize(mp)
print mp(data)
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