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python中的Numpy二維數(shù)組遍歷與二維數(shù)組切片后遍歷效率比較

 更新時(shí)間：2022年03月01日 11:23:54   作者：大DDDDD  
這篇文章主要介紹了python中的Numpy二維數(shù)組遍歷與二維數(shù)組切片后遍歷效率比較，在python-numpy使用中，可以用雙層?for循環(huán)對(duì)數(shù)組元素進(jìn)行訪問(wèn)，也可以切片成每一行后進(jìn)行一維數(shù)組的遍歷，下面小編擊來(lái)舉例介紹吧,需要的朋友可以參考一下

在python-numpy使用中，可以用雙層 for循環(huán)對(duì)數(shù)組元素進(jìn)行訪問(wèn)，也可以切片成每一行后進(jìn)行一維數(shù)組的遍歷。

代碼如下：

import numpy as np
import time
NUM = 160


a=np.random.random((NUM,NUM))
start = time.time()
for i in range(NUM):
? ? for j in range(NUM):
? ? ? ? if a[i][j] == 1.0:
? ? ? ? ? ? pass
end1 = ?time.time()

for ii in range(NUM):
? ? b = a[ii,:]
? ? for jj in range(NUM):
? ? ? ? if b[jj] == 1.0:
? ? ? ? ? ? pass?
end2 = ?time.time()
print("end1",end1-start)
print("end2",end2-end1)

由于生成的是[0,1)中的數(shù)，因此兩種操作會(huì)遍歷所有的元素。多輪測(cè)試后，耗時(shí)如下:

當(dāng)NUM為160時(shí)：

end1 0.006983518600463867
end2 0.003988742828369141

當(dāng)NUM為1600時(shí)：

end1 0.71415114402771
end2 0.45178747177124023

結(jié)論：切片后遍歷更快
原因：
樓主還暫不明確

一個(gè)想法：

b=a[ii,:]

在numpy中，為了提高效率，這種切片出來(lái)的子矩陣其實(shí)都是原矩陣的引用而已，所以改變子矩陣，原矩陣還是會(huì)變的
所以在內(nèi)層循環(huán)中，第二種方法是在那一行元素所在的內(nèi)存進(jìn)行尋找。而第一種方法是先定位到行，再定位到列，所以比較慢？
大家是怎么想的呢？

關(guān)于numba在小數(shù)據(jù)量下的速度慢于普通操作

什么是numba？

numba

實(shí)驗(yàn)比較：

import numpy as np
import time
NUM = 160
from numba import jit
a=np.random.random((NUM,NUM))

@jit(nopython=True)
def fun1(a):
? ? for i in range(NUM):
? ? ? ? for j in range(NUM):
? ? ? ? ? ? if a[i][j] == 1.0:
? ? ? ? ? ? ? ? pass

def fun2(a):
? ? for i in range(NUM):
? ? ? ? for j in range(NUM):
? ? ? ? ? ? if a[i][j] == 1.0:
? ? ? ? ? ? ? ? pass
? ??
@jit(nopython=True)
def fun3(a):
? ? for ii in range(NUM):
? ? ? ? b = a[ii,:]
? ? ? ? for jj in range(NUM):
? ? ? ? ? ? if b[jj] == 1.0:
? ? ? ? ? ? ? ? pass?


def fun4(a):
? ? for iii in range(NUM):
? ? ? ? b = a[iii,:]
? ? ? ? for jjj in range(NUM):
? ? ? ? ? ? if b[jjj] == 1.0:
? ? ? ? ? ? ? ? pass?

start = time.time()
fun1(a)
end1 = ?time.time()
fun2(a)
end2 = ?time.time()
fun3(a)
end3 = ?time.time()
fun4(a)
end4 = ?time.time()
print("end1",end1-start)
print("end2",end2-end1)
print("end3",end3-end2)
print("end4",end4-end3)

首先，當(dāng)NUM為1600時(shí)，結(jié)果如下：

end1 0.2991981506347656 #無(wú)切片，有加速
end2 0.6372940540313721 #無(wú)切片，無(wú)加速
end3 0.08377814292907715 #有切片，有加速
end4 0.358079195022583   #有切片，無(wú)加速

其他條件相同的情況下，有切片的速度更快。同樣，有numba加速的也比沒(méi)加速的快。
但當(dāng)NUM =160時(shí)，結(jié)果如下：

end1 0.29620814323425293   #無(wú)切片，有加速
end2 0.006980180740356445  #無(wú)切片，無(wú)加速
end3 0.08580684661865234   #有切片，有加速
end4 0.0029993057250976562 #有切片，無(wú)加速

有切片依舊比無(wú)切片的快。但是有numba加速的卻比沒(méi)有numba加速的慢。
原來(lái)@jit(nopython=True)只是對(duì)函數(shù)進(jìn)行修飾，第一次調(diào)用會(huì)進(jìn)行編譯，編譯成機(jī)器碼，之后速度就會(huì)很快。

實(shí)驗(yàn)代碼如下：

import numpy as np
import time
NUM = 160
from numba import jit
a=np.random.random((NUM,NUM))

@jit(nopython=True)
def fun1(a):
? ? for i in range(NUM):
? ? ? ? for j in range(NUM):
? ? ? ? ? ? if a[i][j] == 1.0:
? ? ? ? ? ? ? ? pass

def fun2(a):
? ? for i in range(NUM):
? ? ? ? for j in range(NUM):
? ? ? ? ? ? if a[i][j] == 1.0:
? ? ? ? ? ? ? ? pass
? ??
@jit(nopython=True)
def fun3(a):
? ? for ii in range(NUM):
? ? ? ? b = a[ii,:]
? ? ? ? for jj in range(NUM):
? ? ? ? ? ? if b[jj] == 1.0:
? ? ? ? ? ? ? ? pass?


def fun4(a):
? ? for iii in range(NUM):
? ? ? ? b = a[iii,:]
? ? ? ? for jjj in range(NUM):
? ? ? ? ? ? if b[jjj] == 1.0:
? ? ? ? ? ? ? ? pass?

for b in range(4):
? ? start = time.time()
? ? fun1(a)
? ? end1 = ?time.time()
? ? fun2(a)
? ? end2 = ?time.time()
? ? fun3(a)
? ? end3 = ?time.time()
? ? fun4(a)
? ? end4 = ?time.time()
? ? print("end1",end1-start)
? ? print("end2",end2-end1)
? ? print("end3",end3-end2)
? ? print("end4",end4-end3)
? ? print("---")

結(jié)果如下：

end1 0.29421305656433105
end2 0.0059833526611328125
end3 0.08181905746459961
end4 0.0029909610748291016
---
end1 0.0
end2 0.005949735641479492
end3 0.0
end4 0.004008769989013672
---
end1 0.0
end2 0.006977558135986328
end3 0.0
end4 0.00399017333984375
---
end1 0.0
end2 0.005974292755126953
end3 0.0
end4 0.003837108612060547
---

結(jié)論：

numba加速時(shí)，第一次需要編譯，需要耗時(shí)。之后調(diào)用就不需要了。

到此這篇關(guān)于python中的Numpy二維數(shù)組遍歷與二維數(shù)組切片后遍歷效率比較的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Numpy二維數(shù)組遍歷與二維數(shù)組切片后遍歷效率比較內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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