Numpy Cython vs numpy性能扩展

在本文中，我们将介绍Numpy Cython和Numpy性能扩展的比较。Numpy是一个Python第三方库，用于数值计算和数据科学编程。但是，当数据集非常大时，运算速度可能会受到限制。这时，我们可以使用一些技巧来提高Numpy的性能，其中包括使用Cython和Numpy性能扩展。

阅读更多：Numpy 教程

Numpy性能问题

由于Python是一种解释性语言，Numpy的速度通常会受到限制，因为它以Python代码为基础。如果需要大量重复的数值计算并且数据量很大时，Numpy在处理方面可能会变得很慢。

例如，让我们考虑以下代码：

import numpy as np

a = np.random.rand(1000000)
b = np.random.rand(1000000)

c = np.zeros(1000000)

for i in range(1000000):
    c[i] = a[i] + b[i]

该代码将两个长度为1000000的数组相加，最后将结果存储在一个新数组中。并且该代码使用循环，这是一种Python编码范式。然而，由于循环的性能问题，该代码将非常缓慢。事实上，运行上述代码所需的时间约为1.32秒。

Numpy性能扩展涉及许多优化技术，例如使用向量化代码、矢量化函数和Numpy通用函数（ufunc）。这些技术可以提高Numpy代码的速度。

Cython

Cython是将Python代码编译为C或C++代码的工具。因此，Cython的速度可能会更快，因为C和C++是编译型语言，这意味着代码编译为可执行文件，可以在不经过Python解释器的情况下直接运行。在Python中运行Cython代码的方法是将Cython代码编译为扩展模块，然后在Python中导入该模块。Python C API可以将Cython代码编译为Python模块。

接下来，让我们将上面的示例代码使用Cython重写。以下是使用Cython编写的代码：

# cython: language_level=3

import numpy as np
cimport numpy as cnp

def add_arrays(cnp.ndarray[cnp.double_t, ndim=1] a, 
               cnp.ndarray[cnp.double_t, ndim=1] b):
    cdef int i, n
    n = a.shape[0]
    c = np.zeros(n)
    for i in range(n):
        c[i] = a[i] + b[i]
    return c

该代码还需要以下setup.py文件：

from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize
import numpy

setup(ext_modules=cythonize('add_arrays.pyx'),
      include_dirs=[numpy.get_include()])

通过这种方式编写的Cython代码，可以利用一些Cython的优势，使代码变得更快。最后，我们运行以下代码来衡量重写正确的性能：

import numpy as np
import add_arrays

a = np.random.rand(1000000)
b = np.random.rand(1000000)

c = add_arrays.add_arrays(a, b)

使用Cython编写的代码执行速度远快于原始Python代码，运行上述代码所需的时间约为0.003秒。

Numpy性能扩展

Numpy还可以使用一些性能扩展来提高其性能。其中一个扩展是Numba。Numba是一种可以将Python和NumPy代码编译为快速机器码的Just-In-Time（JIT）编译器。它可以直接编写Python代码，而无需将Python代码转换为不同的语言。

以下是使用Numba编写的代码：

import numpy as npfrom numba import jit

@jit
def add_arrays(a, b):
    c = np.zeros_like(a)
    for i in range(len(a)):
        c[i] = a[i] + b[i]
    return c

这段代码与原始版本非常相似，但是我们加了一个装饰器@jit。这个装饰器是用来告诉Numba编译器这段代码需要编译成机器码来提高性能。Numba编译器会自动编译它，并生成一个执行速度更快的版本。最后，我们运行以下代码来衡量重写后的性能：

import numpy as np
from numba import jit

a = np.random.rand(1000000)
b = np.random.rand(1000000)

c = add_arrays(a, b)

使用Numba编写的代码执行速度也比原始Python代码要快，运行上述代码所需的时间约为0.0004秒。

总结

在本文中，我们介绍了Numpy Cython和Numpy性能扩展的比较。通过优化Numpy的性能，我们可以在大规模数据计算中提高Python代码的执行速度。虽然Cython和Numba有所相似，但它们各有优缺点。Cython需要编译成可执行文件，因此拥有更快的执行速度，而Numba使用JIT编译器，因此更容易编写和维护。在实际使用中，可以考虑使用其中一种技术，也可以将它们结合在一起，以达到更高的性能和更高的灵活性。