“哪个更快，NumPy的转置还是翻转指数？”

Question

我有一个动态规划算法（modified Needleman-Wunsch），它需要两次相同的基本计算，但是第二次计算是在正交方向上进行的。例如，从matrixscoreMatrix中的给定单元格（i，j），我既要从（i，j）的值“向上”计算值，也要从值到（i，j）的“左”值计算值。为了重用代码，我使用了一个函数，在第一种情况下，我发送参数I，j，scoreMatrix，在下一种情况下，我发送j，I，记分矩阵.转置（）。以下是该代码的高度简化版本：

def calculateGapCost(i,j,scoreMatrix,gapcost):
  return scoreMatrix[i-1,j] - gapcost

...
gapLeft = calculateGapCost(i,j,scoreMatrix,gapcost)
gapUp = calculateGapCost(j,i,scoreMatrix.transpose(),gapcost)
...

我意识到我可以另外发送一个函数，在一种情况下，当从scoreMatrix中检索一个值时，它会传递参数（I，j），而在另一种情况下，它会将它们反转为（j，I），而不是每次都转置矩阵。在

^{pr2}$

然而，如果numpy转置使用了一些我不知道的特性来在几个操作中进行转置，那么可能是转置实际上比我的传递函数思想更快。谁能告诉我哪种更快（或者是否有更好的方法我没有想到）？在

实际的方法将调用3次retrieveValue3次，并涉及两个将被引用的矩阵（如果使用该方法，则会进行转置）。在

Answer 1

在NumPy中，transpose返回一个具有不同形状和strides的视图。它不接触数据。在

因此，您可能会发现这两种方法具有相同的性能，因为它们本质上完全相同。在

然而，唯一确定的方法是对两者进行基准测试。在