Numpy中numpy.apply_along_axis()函数的易并行化实现

在本文中，我们将探讨如何在numpy中实现numpy.apply_along_axis()函数的易并行化方式。numpy.apply_along_axis()函数是numpy中非常有用的函数之一，它允许我们沿着指定的轴对输入进行操作。但是，由于该函数的实现方式，它往往不是最有效的方式来处理大规模的数据，或者是处理需要一定时间的操作。因此，我们需要一些策略来使该函数能够进行有效的并行化。

阅读更多：Numpy 教程

numpy.apply_along_axis()函数简介

在深入讨论并行化之前，首先让我们回顾一下numpy.apply_along_axis()函数的工作原理和用法。该函数的定义如下：

numpy.apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, **kwargs)

参数：

• func1d：对axis中的每个子数组应用的函数。 该函数的输入是单个数组（沿该轴的切片），输出是一个标量结果。
• axis：要应用func1d函数的轴。这个轴需要的长度与arr数组相同。
• arr：要对于每个1d切片调用func1d函数的数组。

在下面的代码示例中，我们将使用该函数来计算二维数组的每一行的平均数：

import numpy as np

arr = np.random.rand(5, 2)

def row_average(row):
    return np.mean(row)

result = np.apply_along_axis(row_average, axis=1, arr=arr)

print(result)

运行效果如下：

[0.52827715 0.63381017 0.35581954 0.42420165 0.17633263]

在这个例子中，我们使用numpy中的random.rand()函数创建了一个5×2的数组，arr。然后我们定义了一个名为row_average的函数，该函数的输入是一维数组，即arr的一行，输出是该行的平均数。最后，我们使用numpy.apply_along_axis()函数沿着arr数组的第一维（即axis=1）应用row_average函数。

并行化numpy.apply_along_axis()函数

虽然numpy.apply_along_axis()函数很方便，但它的实现方式不是最有效的方式来处理大规模的数据或者需要一定时间的操作。如果我们有一个大型数据集，那么就需要对这个函数进行并行化，以提高处理效率。

下面是一些实现并行化numpy.apply_along_axis()函数的策略：

策略1：使用multiprocessing.Pool

multiprocessing.Pool是Python标准库中一个非常有用的模块，它可以轻松地并行处理多个任务。该模块允许我们使用多个进程来处理一个迭代器中的任务，并可以在所有进程完成后返回结果。因此，我们可以使用multiprocessing.Pool来对numpy.apply_along_axis()函数进行并行化。

import numpy as np
from multiprocessing import Pool

arr = np.random.rand(10000, 100)

def row_average(row):
    return np.mean(row)

def apply_along_axis_parallel(func1d, axis, arr, num_processes):
    chunk_size = arr.shape[axis] // num_processes
    chunks = []
    for i in range(num_processes):
        chunk_start = i * chunk_size
        if i == num_processes - 1:
            chunk_end = arr.shape[axis]
        else:
            chunk_end = (i + 1) * chunk_size
        chunk = np.take(arr, range(chunk_start, chunk_end), axis=axis)
        chunks.append(chunk)

    with Pool(processes=num_processes) as pool:
        results = pool.map(func1d, chunks)

    return np.concatenate(results, axis=axis)

result = apply_along_axis_parallel(row_average, axis=1, arr=arr, num_processes=4)

print(result)

在这个例子中，我们首先使用numpy.random.rand()函数创建了一个10000×100的随机数组arr。然后，我们定义了一个名为row_average的函数，该函数的输入是一维数组，即arr的一行，输出是该行的平均数。接下来，我们定义了一个名为apply_along_axis_parallel的新函数，该函数的输入与numpy.apply_along_axis()函数相同，但还包括一个num_processes参数，该参数指定要使用的进程数。具体而言，该函数将输入的arr数组划分为num_processes个相等的子数组，每个子数组都由一个进程处理，最后将结果在axis轴上连接起来。

请注意，我们使用numpy.take()函数从arr数组中提取每个子数组，以便将每个子数组视为一个单独的数组。小的子数组可以分配给多个进程处理，每个进程将对该子数组执行操作，以避免任何一个进程超负荷。

策略2：使用concurrent.futures模块

concurrent.futures是Python标准库中另一个非常有用的模块，它提供了一种高级的、易于使用的接口，用于异步地提交和跟踪函数的执行。该模块支持多线程和多进程，我们可以利用这一功能来并行化numpy.apply_along_axis()函数。

import numpy as np
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

arr = np.random.rand(10000, 100)

def row_average(row):
    return np.mean(row)

def apply_along_axis_parallel(func1d, axis, arr, num_processes):
    chunk_size = arr.shape[axis] // num_processes
    chunks = []
    for i in range(num_processes):
        chunk_start = i * chunk_size
        if i == num_processes - 1:
            chunk_end = arr.shape[axis]
        else:
            chunk_end = (i + 1) * chunk_size
        chunk = np.take(arr, range(chunk_start, chunk_end), axis=axis)
        chunks.append(chunk)

    with ThreadPoolExecutor(max_workers=num_processes) as executor:
        results = list(executor.map(func1d, chunks))

    return np.concatenate(results, axis=axis)

result = apply_along_axis_parallel(row_average, axis=1, arr=arr, num_processes=4)

print(result)

在这个例子中，我们使用了与策略1相同的技术来实现并行化，但是使用了一个不同的Python库，即concurrent.futures。具体而言，我们定义了一个新函数apply_along_axis_parallel()，该函数的输入参数与numpy.apply_along_axis()函数相同，并使用ThreadPoolExecutor类作为进程池。我们使用executor.map()方法将每个子数组分配给单独的线程去执行，最后将结果连接在一起。

策略3：使用Dask库

Dask是一个Python库，它为大型数据集的并行计算和分布式计算提供了高级的抽象，使用了numpy和pandas的常用API。我们可以使用Dask来简化numpy.apply_along_axis()函数的并行操作，让我们看看具体的实现方法。

import numpy as np
import dask.array as da

arr = np.random.rand(10000, 100)

def row_average(row):
    return np.mean(row)

def apply_along_axis_parallel(func1d, axis, arr, num_processes):
    darr = da.from_array(arr, chunks=arr.shape[0] // num_processes)
    result = da.apply_along_axis(func1d, axis, darr).compute()
    return result

result = apply_along_axis_parallel(row_average, axis=1, arr=arr, num_processes=4)

print(result)

在这个例子中，我们首先将numpy数组转换为Dask数组，并使用参数chunks将其划分为num_processes块。然后，我们使用Dask的apply_along_axis()函数来对输入数组进行操作，并使用compute()方法执行并行计算。这种方法比使用concurrent.futures或multiprocessing.Pool轻松，简单易懂，并具有与这些方法相同的效果。

总结

以上介绍了三种简单易懂的方法来并行化numpy.apply_along_axis()函数，以提高在大规模的数据集或者需要长时间处理的操作中的运行效率。每种方法都有其各自的优势和不足，具体取决于实际的应用场景和需求。在选择之前，需要考虑以下几点：

• 硬件限制：使用多进程时，硬件资源是一个重要的因素。如果可用的CPU资源不足，则该方法可能不是最优选择。另一方面，当实际内存使用耗尽或超过系统容量时，Python进程可能会出现闪退现象。
• 数据布局：不同的numpy数组的布局方式会影响并行化的效果。除了Dask以外，当使用其他并行化方法时，数据切分需要遵循从存储器层面的整体性，即数据需要切分为相邻部分，而不能完全随机或离散，这一点需要特别注意。
• 时间复杂度：并不是所有的操作，都需要使用并行化方法。一些操作的运行时间很短，使用并行化方法会产生额外的开销。在选择时，需要考虑函数调用与容器迭代的开销，资源调度的开销等等。

在实现Numpy中的数据操作时，使用parallelization不光能够提高计算速度，同时能够帮助处理大型数据，将操作分散到多个可用处理器中，从而提高代码性能，减少计算时间，高效的利用硬件资源，是数据处理过程中的关键技术。

总而言之，大规模数组的操作是numpy的强项，Numpy已经充分优化了这些操作的性能。当遇到大型数据或复杂操作时，使用parallelization来加速计算，特别是在一些高性能模型的实现中，这种技术提供更多了的自由，帮助大家更快更好的解决问题。