Já existe uma lista abrangente de dicas para python aqui , então o que eu estou pedindo são dicas que se aplicam especificamente a usar os numpy, scipyou pylabbibliotecas.

Podem ser maneiras de reduzir o código que já está sendo usado numpyou maneiras de reduzir operações comuns em python usando essas bibliotecas.

Uma dica por resposta, por favor.

Faça uso da transmissão do Numpy

Difusão significa replicar uma matriz multidimensional ao longo de algumas de suas dimensões singleton para corresponder ao tamanho de outra matriz. Isso acontece automaticamente para matrizes Numpy quando operadores aritméticos são aplicados a eles.

Por exemplo, para gerar uma tabela de multiplicação 10 × 10, você pode usar

import numpy
t=numpy.arange(1,11)
print(t*t[:,None]) # Or replace t[:,None] by [*zip(t)]

Experimente online!

Aqui té criado como o array Numpy [1, 2, ..., 10]. Isso tem forma (10), que é equivalente a (1,10). A outra matriz de operandos,, t[:,None]tem tamanho (10,1). A multiplicação das duas matrizes as replica implicitamente, para que elas se comportem como se tivessem forma (10,10). O resultado, que também possui formato (10,10), contém os produtos para todos os pares de entradas nas matrizes originais.

Use r _ [...] em vez de intervalo (...)

Numpy fornece matlab como sintaxe para criação de array usando r_[...]. Qualquer notação de fatia entre parênteses é interpretada como uma matriz com o intervalo indicado. Então, por exemplo

r_[:30:4]

é equivalente a

arange(0,30,4)

e para a maioria dos usos pode substituir

range(0,30 4)

Ele também pode lidar com expressões mais complexas. Por exemplo, para obter índices de 0 a 10 e voltar novamente,

r_[:10,10:-1:-1]