有没有更快的方法来达到相同的结果？ [复制]

【问题标题】：Is there a faster way to achieve the same result? [duplicate]有没有更快的方法来达到相同的结果？ [复制]
【发布时间】：2020-02-28 11:25:45
【问题描述】：

我有这个 python 代码：

    for i, num in enumerate(num_arr):
        if num > threshold:
            num_arr[i] = threshold

'num_arr' 是一个用整数填充的简单数组， “阈值”可能从 10 到 100,000 不等。有没有更快的方法来达到相同的结果？按位运算或类似的东西？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以为此使用.clip(..) [numpy-doc]。例如：

num_arr = num_arr<b>.clip(max=threshold)</b>

例如：

>>> a
array([14, 25,  7, 12,  2])
>>> a.clip(max=10)
array([10, 10,  7, 10,  2])

【讨论】：

是的，它似乎从执行时间缩短了 0.1 秒，这很好。
@DanShorlaKi：对于小型阵列，提升不会那么显着。通常，当您以“批量”方式处理大量数据（如 1'000、10'000+ 等元素的数组）时，numpy/pandas 会得到回报。
我发现这与 np.clip array[array > threshold] = threshold 的执行时间大致相同