评估数学表达式数组的最快方法

Question

我有一个包含 Sympy 表达式的数组，如下所示：

np.Array([A + B, C + D - 2.0*E + 10, ...])

表达式可以改变，执行时间在这里非常重要。 我在字典中有 A、B、C、D 的值。值是可迭代的，例如

A = [1,2,3,4]

。

计算每个表达式的最快方法是什么？ eval 和lambify 哪个更快？有矢量化的方法来做到这一点吗？

Answer 1

你可以使用动态变量的概念来做到这一点，甚至不需要 numpy。

dct = {'A':2, 'B':4, 'C':5, 'D':6, 'E':2}

#Iterate over the dct
for key,value in dct.items():

    #make keys as variable names
    dynvar = key
    
    #make the values as variable-values
    globals()[dynvar] = value
    
#Change the expressions according to your requirement
x = [A + B, C + D - 2.0*E + 10, D*E,]

print(x) #Output: [6, 17.0, 12, 4]