Numpy Python – Loop 并行化与 joblib

Numpy Python – Loop 并行化与 joblib

在本文中,我们将介绍如何使用joblib和Numpy在Python中进行高效的并行计算。Python作为一门动态的编程语言,其本身的优点在于开发效率高和易于学习。然而,因为Python在语言层面上缺乏并行化支持,这使得在进行计算密集型任务时,Python的速度常常变得相当缓慢。为了解决这个问题,我们可以使用一些库来实现并行化的计算,这个过程中,我们将以Python中的Numpy库和joblib库为例。

阅读更多:Numpy 教程

NumPy的基础

Numpy是一个以数组为基础的数学库,可以让您轻松进行各种数学计算,例如矩阵操作,线性代数,变换和统计分析。Numpy的核心是ndarray对象,它是一个n维数组,由float、int、bool等元素组成。一般来说,Numpy库的ndarray执行操作相比Python原生的数组速度更快,这很大程度上是由于Python的内置list对象在执行大量的数值计算时并不是非常快。

向量化是Numpy的一个重要特性,它能够避免在代码中使用for循环,并代之以简单而高效的数组操作。例如,如果要计算两个相似的长度数组的乘积(即每个元素分别相乘并相加),则可以使用Numpy内置的dot()函数,而不是在两个数组之间进行循环计算。将for循环转化为向量化的Numpy函数称为向量化函数。

下面是一个使用向量化函数计算两个数组乘积的例子:

import numpy as np

# 创建两个数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 使用.dot()执行乘法操作
result = np.dot(a, b)

print(result)
Python

输出结果为:32。

NumPy和joblib的结合

在实际的应用程序中,通常需要处理大量的数据。当需要对这些数据进行频繁的计算时,串行运算往往会非常昂贵,因为它将需要执行的所有操作分配到单个CPU上。为了充分利用现代多核CPU的能力,我们可以将任务分配到多个线程或多个处理器上。

使用joblib库可以自动提供这种并行性。Joblib可以轻松地将Python任意的可调用对象(即函数、方法、类或模块)并行化,例如使用Numpy执行的数值计算操作。

在这里,我们以两个矩阵相乘的问题为例进行说明。我们将使用Numpy内置的np.dot函数,将joblib.Parallel和joblib.delayed函数与np.dot函数组合起来并行运行。大致思路是将矩阵分为几个块,然后将它们分配给不同的计算资源,并最终将结果合并回来。这个过程中使用的时delayed函数将np.dot函数转换为可迭代的对象,同时决定它具体在哪个资源上运行。

import joblib
import numpy as np

# 创建两个矩阵
matrix_1 = np.random.rand(300, 300)
matrix_2 = np.random.rand(300, 300)

def matrix_multiplication(matrix_1, matrix_2):
    # 将矩阵转化为向量
    matrix_1_vector = matrix_1.flatten()
    matrix_2_vector = matrix_2.flatten()

    # 计算矩阵的积
    matrix_product = np.dot(matrix_1_vector, matrix_2_vector)

    return matrix_product

## 将计算并行化

# 使用joblib.Parallel和joblib.delayed函数
results = joblib.Parallel(n_jobs=2)(
    joblib.delayed(matrix_multiplication)(matrix_1[i: i + 150, :], matrix_2[:, i: i + 150]) for i in range(0, 300, 150))

# 合并结果
final_result = np.array(results).sum()

print(final_result)
Python

在上述代码中,我们使用了joblib和Numpy的组合将矩阵乘法计算并行化。并且,我们将大矩阵分成了小矩阵,从而能够更好地利用现代多核CPU的性能。

总结

在这篇文章中,我们讨论了如何使用Python中的Numpy和joblib库在计算密集型任务中提高执行速度的方法。我们介绍了Numpy和向量化的思想,以及如何使用joblib将Numpy向量化的函数并行化运行。通过本文的学习,相信大家对Python的并行计算能力已有了更深的理解,并能利用Numpy和joblib等库来提高代码的效率。

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