Notation de tranche numpy python (COMMA VS STANDARD INDEX)

Question

Existe-t-il une différence de performance entre l'utilisation d'une virgule et l'éclatement explicite des références d'index pour des lecteurs peut-être plus conventionnels? Étant donné que les deux semblent donner les mêmes résultats, mais ce dernier peut être plus intuitive à certains

x = numpy.array([[1,2,3,4], 
       [5,6,7,8]]) 

comma_method = x[0,1:3] 
>>> numpy.array([2,3]) 

conventional method = x[0][1:3] 
>>> numpy.array([2,3]) 

Answer 1

Quasiment toujours aller pour la virgule, et non pour des raisons de performance, mais parce que l'indexation est deux fois pas tout à fait équivalent:

In [2]: x = numpy.array([[0, 1], [2, 3]]) 

In [3]: x[:1, :1] 
Out[3]: array([[0]]) 

In [4]: x[:1][:1] 
Out[4]: array([[0, 1]]) 

Cela dit, la virgule semble aussi avoir un avantage de vitesse:

In [7]: %timeit x[0][0] 
The slowest run took 25.41 times longer than the fastest. This could mean that a 
n intermediate result is being cached 
1000000 loops, best of 3: 357 ns per loop 

In [8]: %timeit x[0, 0] 
The slowest run took 41.92 times longer than the fastest. This could mean that a 
n intermediate result is being cached 
1000000 loops, best of 3: 148 ns per loop 

Je ne sais pas ce qui est le plus lent avec course et le plus rapide course ayant une telle différence de temps.

Answer 2

Le deuxième cas est moins efficace car un nouveau tableau temporaire est créé après le premier index qui est ensuite indexé.