Рассмотрим следующую функцию:
def dostuff(n, f):
array = numpy.arange(0, n)
for i in range(1, n): # Line 1
array[i] = f(array[i-1], array[i]) # Line 2
return numpy.sum(array)
Как я могу переписать строку 1/строку 2, чтобы ускорить цикл в python 3 (без использования cython)?
Я рекомендую вам проверить этот вопрос на SO обобщенных кумулятивных функциях в NumPy/SciPy? , так как вы хотите generalized cumulative function .
также проверьте документацию scipy для функции frompyfunc здесь
func = np.frompyfunc(f , 2 , 1)
def dostuff(n,f):
final_array = func.accumulate(np.arange(0,n), dtype=np.object).astype(np.int)
return np.sum(final_array)
In [86]:
def f(num1 , num2):
return num1 + num2
In [87]:
func = np.frompyfunc(f , 2 , 1)
In [88]:
def dostuff(n,f):
final_array = func.accumulate(np.arange(0,n), dtype=np.object).astype(np.int)
return np.sum(final_array)
In [108]:
dostuff(15,f)
Out[108]:
560
In [109]:
dostuff(10,f)
Out[109]:
165
def dostuff1(n, f):
array = np.arange(0, n)
for i in range(1, n): # Line 1
array[i] = f(array[i-1], array[i]) # Line 2
return np.sum(array)
def dostuff2(n,f):
final_array = func.accumulate(np.arange(0,n), dtype=np.object).astype(np.int)
return np.sum(final_array)
In [126]:
%timeit dostuff1(100,f)
10000 loops, best of 3: 40.6 µs per loop
In [127]:
%timeit dostuff2(100,f)
The slowest run took 4.98 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached
10000 loops, best of 3: 23.8 µs per loop
numpy.vectorize? Документы говорят, что это в первую очередь удобство, но в некоторых случаях это может немного выиграть. - person ShadowRanger schedule 06.11.2015fполностью пользовательская? или это может быть где-то реализованоnumpy? можете поделиться реализацией - person Nader Hisham schedule 06.11.2015numpy. Я не засекал время, но, может быть, что-то вродеsum(f(x, x+1) for x in range(n-1))действительно будет быстрее? - person zehnpaard schedule 06.11.2015