Pengujian dasar dan tidak sangat ekstensif membandingkan waktu pelaksanaan dari lima jawaban yang disediakan:
def numpyIndexValues(a, b):
na = np.array(a)
nb = np.array(b)
out = list(na[nb])
return out
def mapIndexValues(a, b):
out = map(a.__getitem__, b)
return list(out)
def getIndexValues(a, b):
out = operator.itemgetter(*b)(a)
return out
def pythonLoopOverlap(a, b):
c = [ a[i] for i in b]
return c
multipleListItemValues = lambda searchList, ind: [searchList[i] for i in ind]
menggunakan input berikut:
a = range(0, 10000000)
b = range(500, 500000)
python loop sederhana adalah yang tercepat dengan operasi lambda sedetik dekat, mapIndexValues dan getIndexValues secara konsisten sangat mirip dengan metode numpy secara signifikan lebih lambat setelah mengkonversi daftar ke array numpy. Jika data sudah dalam array numpy, metode numpyIndexValues dengan numpy. tercepat.
numpyIndexValues -> time:1.38940598 (when converted the lists to numpy arrays)
numpyIndexValues -> time:0.0193445 (using numpy array instead of python list as input, and conversion code removed)
mapIndexValues -> time:0.06477512099999999
getIndexValues -> time:0.06391049500000001
multipleListItemValues -> time:0.043773591
pythonLoopOverlap -> time:0.043021754999999995