8:481私のコードはちょっと冗長でしたね。計測すると、mjyさんの回答を、以下のようにnp.zerosからnp.emptyに変更するのが一番早くなりました。260msぐらいで、他の回答より2倍以上早いです。今回のケースでは結果が全部置き換えられるのでnp.emptyを使って初期化しなくても問題ありません。resultまた、コメントにあるnp.arangeを使ってforで繰り返し処理をする方法も360msぐらいで悪くはありません。forの繰り返しでresult[i]とnumpyのarrayをインデックスで扱う処理が遅いので、numbaを入れてJITコンパイルすると速くなります。230msぐらいで処理できるようになり上の処理よりも少し早くなりました。resultfor文を使わない方法だと以下の単位3角行列を使うのが単純で速いのですが390msぐらいです。for文を使うなというのが常識ですが、場合によるようです。確保した状態のままです。前回の計算結果が残っているメモリ領域が割り当てられたのでしょう。2:39確かにそうです。|2スライスを使う例です。ループを少しでも速くするために、ループ内で使う変数のスコープを出来るだけ小さくしています(つまり小さな関数の中に入れています)。N-2]]が正しいのかなと思い、上はそのつもりで書いてあります。|この質問に回答するには、ログインする必要があります。求めていた回答ではありませんか?pythonnumpyのタグが付いた他の質問を参照する。import1NumpyとChainerで、ベクトルの重み付き線形和の結果を合わせたい2numpy.arrayの配列から値を取得したい0numpyを使わずに多次元配列の列の抽出1Numpyのarangeに関する質問0Pythonでnumpy.ndarrayからPIL.Imageに変換がうまく行かない0`dtype`が`numpy.uint8`の配列をnumpy.arrayのインデックスに利用すると処理時間が長くなってしまいます。質問のフィードこのRSSフィードを購読するには、このURLをコピーしてRSSリーダーに貼り付けてください。従って情報を開示できることに同意したことになります。選択した項目のみ受け入れる。