Numpy clip函数需要的时间是预期的两倍

Question

我发现numpy clip函数的性能明显比自己用一个面具来做要慢得多（164us比74us左右）。clip函数是否做了一些额外的事情，使它花费了两倍的时间？在

%timeit growth.clip(-maxg, maxg)
10000 loops, best of 3: 164 µs per loop

%timeit growth[np.greater(growth,maxg)] = maxg
10000 loops, best of 3: 37.1 µs per loop

%timeit growth[np.less(growth,-maxg)] = -maxg
10000 loops, best of 3: 37 µs per loop

重置增长数组并按相反顺序进行测试后：

^{pr2}$

请注意，增长是一个相当大的阵列：

growth.shape
(12964, 7)

Answer 1

默认值numpy.clip返回一个新数组，其中包含剪裁后的值。使用参数out=growth使操作就位：

growth.clip(-maxg, maxg, out=growth)

这样，clip所花费的时间与您提到的备选方案更加相似。在