我有一个由基本数学函数(abs、cosh、sinh、exp、...)组合定义的函数。
我想知道使用它是否会有所不同(在速度方面)，例如，
numpy.abs() 而不是 abs()?
最佳答案
以下是计时结果:
lebigot@weinberg ~ % python -m timeit 'abs(3.15)'
10000000 loops, best of 3: 0.146 usec per loop
lebigot@weinberg ~ % python -m timeit -s 'from numpy import abs as nabs' 'nabs(3.15)'
100000 loops, best of 3: 3.92 usec per loop
numpy.abs() 比 abs() 慢，因为它也处理 Numpy 数组:它包含提供这种灵 active 的附加代码。
然而，Numpy 在数组上速度很快:
lebigot@weinberg ~ % python -m timeit -s 'a = [3.15]*1000' '[abs(x) for x in a]'
10000 loops, best of 3: 186 usec per loop
lebigot@weinberg ~ % python -m timeit -s 'import numpy; a = numpy.empty(1000); a.fill(3.15)' 'numpy.abs(a)'
100000 loops, best of 3: 6.47 usec per loop
(PS: '[abs(x) for x in a]' 在 Python 2.7 中比更好的 map(abs, a) 慢，大约快 30%——这仍然比 NumPy 慢得多。)
因此，numpy.abs() 1000 个元素所花费的时间并不比 1 个 float 多多少!
关于python - NumPy 数学函数比 Python 更快吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/3650194/