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python - 在 cython 中迭代数组，列表是否比 np.array 更快？

coder 2023-08-20 原文

TLDR:在 cython 中，为什么(或何时？)遍历 numpy 数组比遍历 python 列表更快？

一般来说: 我以前使用过 Cython，并且能够比 naive python impl 获得巨大的速度提升'， 然而，弄清楚到底需要做什么似乎并不简单。

考虑以下 3 个 sum() 函数的实现。 它们驻留在一个名为“cy”的 cython 文件中(显然，有 np.sum()，但这不是我的观点..)

朴素的 python :

def sum_naive(A):
   s = 0
   for a in A:
       s += a
   return s

带有期望 python 列表的函数的 Cython:

def sum_list(A):
    cdef unsigned long s = 0
    for a in A:
        s += a
    return s

Cython 具有一个需要 numpy 数组的函数。

def sum_np(np.ndarray[np.int64_t, ndim=1] A):
    cdef unsigned long s = 0
    for a in A:
        s += a
    return s

我希望在运行时间方面，sum_np < sum_list=""><>，然而，下面的脚本证明了相反的情况(为了完整性，我添加了 np.sum() )

N = 1000000
v_np = np.array(range(N))
v_list = range(N)

%timeit cy.sum_naive(v_list)
%timeit cy.sum_naive(v_np)
%timeit cy.sum_list(v_list)
%timeit cy.sum_np(v_np)
%timeit v_np.sum()

结果:

In [18]: %timeit cyMatching.sum_naive(v_list)
100 loops, best of 3: 18.7 ms per loop

In [19]: %timeit cyMatching.sum_naive(v_np)
1 loops, best of 3: 389 ms per loop

In [20]: %timeit cyMatching.sum_list(v_list)
10 loops, best of 3: 82.9 ms per loop

In [21]: %timeit cyMatching.sum_np(v_np)
1 loops, best of 3: 1.14 s per loop

In [22]: %timeit v_np.sum()
1000 loops, best of 3: 659 us per loop

这是怎么回事？ 为什么cython+numpy慢？

附言
我用
#cython: boundscheck=False
#cython: wraparound=False

最佳答案

在 cython 中有一个更好的实现方法，至少在我的机器上胜过 np.sum，因为它避免了类型检查和 numpy 在处理任意数组时通常必须做的其他事情:

#cython.wraparound=False
#cython.boundscheck=False
cimport numpy as np

def sum_np(np.ndarray[np.int64_t, ndim=1] A):
    cdef unsigned long s = 0
    for a in A:
        s += a
    return s

def sum_np2(np.int64_t[::1] A):
    cdef:
        unsigned long s = 0
        size_t k

    for k in range(A.shape[0]):
        s += A[k]

    return s

然后是时间:

N = 1000000
v_np = np.array(range(N))
v_list = range(N)

%timeit sum(v_list)
%timeit sum_naive(v_list)
%timeit np.sum(v_np)
%timeit sum_np(v_np)
%timeit sum_np2(v_np)
10 loops, best of 3: 19.5 ms per loop
10 loops, best of 3: 64.9 ms per loop
1000 loops, best of 3: 1.62 ms per loop
1 loops, best of 3: 1.7 s per loop
1000 loops, best of 3: 1.42 ms per loop

您不想通过 Python 样式遍历 numpy 数组，而是使用索引访问元素，因为它可以转换为纯 C，而不是依赖 Python API。

关于python - 在 cython 中迭代数组，列表是否比 np.array 更快？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/18938065/

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