Numpy.array较慢的原因以及如何优化它的性能
前言
在使用Numpy时,我们经常有一些疑问,例如它的性能为什么不如预期的那么好,代码为什么会显得如此笨拙,这些问题有关于Numpy本身的运作机制。在本文中,我们将深入了解,并分析Numpy.array较慢的原因以及如何优化它的性能。
阅读更多:Numpy 教程
数据类型
在Python中,有许多数据类型,每种数据类型都具有不同的数据存储方式和内存架构。Numpy将数据存储在连续的内存块中,支持一种基本的数据结构:Numpy Array。因为Numpy Array数组包含同一类型的元素,所以才能存储在相同的大小内存块中,并且由于其内存块的连续性,使得它更易于管理和访问数据。
举个例子,从列表中创建数组:
以上代码将列表“list”转换为Numpy Array,直接通过切片来获取元素:
结果将是
内存效率
常规的Python列表可能会占用更多的内存,而Numpy对于内存效率的优化则显得十分明显。在列表中,元素可以是不同类型的,但是在Numpy中,每个元素必须是相同的数据类型。这种特殊的数据结构可以对Numpy Array进行内存块优化,实现互相补充、整合使用。
例如,我们可以使用自定义dtype对Numpy Array进行优化:
得到如下结果:
现在,Numpy Array被指定为整数类型的数据类型,并且占用的内存比Python列表更少。
速度问题
Numpy Array数组是一种非常强大的数据结构,但很多情况下它的执行速度相对较慢。这可能是因为Numpy Array是更高级的数据结构,所以和Python原生数据类型相比,它显得较为笨重。但这并不是Numpy Array的本质问题,因为如果我们能够正确地使用它,我们就可以更好地掌控它的速度和内存使用。
Numpy Array操作速度
元素级操作
对于元素级操作,例如对于Numpy Array进行基本算术操作,使用Numpy Array时确实比直接使用Python列表更加高效。例如:
得到如下结果:
从结果中可以看出,对于元素级操作,Numpy Array确实比Python列表更高效。
数组级操作
当涉及到数组级操作时,例如切片或重命名等,Numpy Array的运行速度相对较慢。这是因为这些操作需要在较大的内存块中进行操作,而Python固有的列表结构比Numpy较为适合这些操作。
让我们看一个例子,从一个Numpy Array中提取出所有偶数元素:
运行结果:
运行结果显示,从Numpy Array中提取元素的速度会快得多。
内存使用问题
Numpy Array中的数据必须是相同类型的,这可以导致数据类型的转换更加麻烦,并且在这种情况下,内存使用可能称为一个问题。例如,如果我们在将Numpy Array从一种数据类型转换为另一种数据类型时,如果数据类型的大小不同,那么我们可能会浪费大量的内存。
例如:
运行结果:
我们可以看到,即使只是将数据类型从int16转换为int32,内存使用也得增加一倍以上。
优化Numpy Array的性能
为了优化Numpy Array的性能,我们可以采取以下措施:
选择正确的数据类型
选择正确的数据类型可以最大限度地减少内存使用,从而优化我们的Numpy Array的性能。
对Numpy Array进行向量化操作
向量化操作可以使Numpy Array的速度更快。向量化的操作是指通过Numpy Array内部的内存块,而不是通过Python循环来处理数据。
例如:
运行结果:
避免频繁的数据复制
频繁的数据复制可以导致Numpy Array的性能下降。如果我们需要创建一个独立的Numpy Array,我们应该使用.copy()方法,而不是简单地对原始Numpy Array进行分片或更改,从而避免对原始数据的复制。
总结
Numpy Array是一个强大的数据结构,但我们必须熟悉它的内存架构和数据类型等方面。在正确使用时,它可以减少内存使用和提高代码执行速度。
要优化Numpy Array的性能,我们需要选择正确的数据类型,避免频繁的数据复制,对Numpy Array进行向量化操作,同时也应该尽可能地避免元素级操作。通过上述方法,我们可以最大限度地优化Numpy Array的性能,使其更加高效。