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Python sum 与 NumPy numpy.sum

coder 2023-05-21 原文

使用 Python 原生的 sum 在性能和行为上有何不同？函数和 NumPy 的 numpy.sum ? sum适用于 NumPy 的数组和 numpy.sum适用于 Python 列表，它们都返回相同的有效结果(尚未测试溢出等边缘情况)但类型不同。

>>> import numpy as np
>>> np_a = np.array(range(5))
>>> np_a
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> type(np_a)
<class 'numpy.ndarray')

>>> py_a = list(range(5))
>>> py_a
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> type(py_a)
<class 'list'>

# The numerical answer (10) is the same for the following sums:
>>> type(np.sum(np_a))
<class 'numpy.int32'>
>>> type(sum(np_a))
<class 'numpy.int32'>
>>> type(np.sum(py_a))
<class 'numpy.int32'>
>>> type(sum(py_a))
<class 'int'>

编辑:我认为我的实际问题是使用 numpy.sum在 Python 整数列表上比使用 Python 自己的 sum 更快。 ?

此外，使用 Python 整数与标量 numpy.int32 有何影响(包括性能) ?例如，对于 a += 1 ，如果 a 的类型是否存在行为或性能差异？是 Python 整数或 numpy.int32 ?我很好奇使用 NumPy 标量数据类型是否更快，例如 numpy.int32用于在 Python 代码中添加或减去很多的值。

为了澄清，我正在研究一个生物信息学模拟，其中部分包括折叠多维numpy.ndarray s 为单个标量和，然后对其进行额外处理。我正在使用 Python 3.2 和 NumPy 1.6。

提前致谢!

最佳答案

我很好奇并计时了。 numpy.sum 对于 numpy 数组似乎要快得多，但对于列表要慢得多。

import numpy as np
import timeit

x = range(1000)
# or 
#x = np.random.standard_normal(1000)

def pure_sum():
    return sum(x)

def numpy_sum():
    return np.sum(x)

n = 10000

t1 = timeit.timeit(pure_sum, number = n)
print 'Pure Python Sum:', t1
t2 = timeit.timeit(numpy_sum, number = n)
print 'Numpy Sum:', t2

x = range(1000)时的结果:

Pure Python Sum: 0.445913167735
Numpy Sum: 8.54926219673

x = np.random.standard_normal(1000)时的结果:

Pure Python Sum: 12.1442425643
Numpy Sum: 0.303303771848

我正在使用 Python 2.7.2 和 Numpy 1.6.1

关于Python sum 与 NumPy numpy.sum，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10922231/

sumPythoncodenumpygtperformancepython-3.x

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