Numpy.absolute()为什么如此缓慢

在本文中，我们将探讨为什么Numpy库的absolute()函数执行缓慢，并提供一些解决方案。

阅读更多：Numpy 教程

Numpy.absolute()简介

Numpy库是Python中常用的科学计算库之一。对于数值计算，Numpy优于Python内置数据结构。它提供了大量的可重用性和可扩展性的函数，使得Python在数值计算和数据处理上变得更加优秀。

Numpy.absolute()函数是Numpy库的一个基础函数，用于计算数组中各元素的绝对值。例如：

import numpy as np 

a = np.array([-1, 2, -3])
b = np.absolute(a)

print(b) # [1 2 3]

该函数与Python的内置abs()函数类似。

在实际开发中，我们发现使用Numpy.absolute()函数时经常会遇到速度缓慢的问题。

Numpy.absolute()执行缓慢的原因

Numpy.absolute()函数被广泛地应用于许多数值计算应用中，然而当处理较大的数组时，该函数执行的速度缓慢。

Numpy.absolute()执行缓慢的最主要原因在于其实现方式。该函数的实现方式并不是直接计算数组的绝对值，而是使用了自定义的Python代码。这个Python代码需要消耗额外的时间，导致函数执行变慢。

下面这段代码是Numpy.absolute()函数的源代码（Simplified Version）：

def absolute(x):
    try:
        func = x.absolute
    except AttributeError:
        pass
    else:
        return func()
    return abs(x)

其中，x.absolute调用了一个自定义的Python代码来计算数组的绝对值。

正常情况下，你会认为Python内建的abs()函数应该和Numpy.absolute()函数的速度一样吧。但这并非如此。为什么呢？

实际上，Python内建的abs()函数是由C编写的，并直接操作原始数据类型，不需要额外的代码执行。而对于Numpy.absolute()函数来说，其实现方式决定了它的性能不能与Python内建的abs()函数相比。

如何优化Numpy.absolute()函数

既然知道Numpy.absolute()函数执行缓慢的原理，我们可以采取一些技巧来优化它。

python abs()函数

首先，像我们之前提到过的那样，在处理小规模数组时，完全可以直接使用Python内置的abs()函数来计算数组的绝对值。这可以避免不必要的性能损失。

a = [-1, 2, -3]
b = [abs(x) for x in a]

print(b) # [1, 2, 3]

Numba

Numba是一个把Python代码转换为基于LLVM的机器码的编译器。它为Python程序员提供了一种高效的方法来利用现代CPU的性能，并且它对于NumPy的加速非常友好。

通过使用装饰器进行修饰，我们可以将Numpy.absolute()函数转换为Numba加速版。

from numba import jit

@jit(nopython=True)
def abs_numpy(x):
    return np.abs(x)

使用Numba加速后，代码得到了显著的优化。

使用标准库

另一种最简单的解决方案是使用Python标准库中的math.fabs（），但是，要注意的是这个函数只适用于标量，对于有序列的列表，map可能会执行得稍微慢一些。

import math 

a = [-1, 2, -3]
b = [math.fabs(x) for x in a]

print(b) # [1, 2, 3]

总结

Numpy库是Python中非常重要的科学计算库。然而，在处理较大数组时，Numpy库的性能优势可能被一些函数的速度限制。本文着重探讨了Numpy库的为什么Numpy.absolute()函数执行缓慢，并提供了一些解决方案，包括使用Python内置的abs()函数、Numba以及math.fabs()函数等。在实际使用中，我们应该根据具体的应用场景选择最合适的解决方案，以达到最优的性能。