Numpy：为什么在Python循环numpy数组的切片时比完全向量化的操作更快

Numpy：为什么在Python循环numpy数组的切片时比完全向量化的操作更快

在本文中，我们将介绍为什么在Python循环numpy数组的切片时比完全向量化的操作更快。向量化操作通常被认为是numpy的优点之一，但在某些情况下，向量化操作可能不是最优的。

阅读更多：Numpy 教程

numpy简介

首先，让我们来简单介绍一下numpy。numpy是一个用于Python编程语言的开源扩展库，它针对数组效率进行了优化。它主要用于科学计算、数据处理和数据分析等领域。与Python自带的列表（list）相比，numpy的数组（array）具有更快的速度和更少的内存占用。

numpy数组是多维数组对象，其中每个元素都具有相同的数据类型，并且可以通过使用切片来访问它们。这种多维数组可以进行基本的数学运算，例如加法、乘法、平均值等，而这些运算被称为向量化操作。

向量化操作是numpy中的一个关键特性，因为它可以用于避免循环和Python本身的解释执行。这通常在处理大量数据时可以显着提高代码的效率。

numpy中的向量化操作

我们可以使用numpy的向量化操作来将一个函数应用于一个n维数组，并且避免使用循环，在更短的时间内完成计算。这是通过使用numpy中提供的通用函数（ufunc）来实现的。通用函数是一种可以在数组上进行元素级运算的函数，它将一个或多个标量值输入，并返回一个或多个标量输出。

下面是一个示例操作，它将求2个等长数组中元素的乘积，而不需要使用循环：

import numpy as np

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

b = np.array([4, 5, 6])

c = a * b

print(c) # 输出结果为 [4 10 18]

通过执行这个操作，我们可以一次性计算两个数组中的所有元素的乘积。这是非常有效的，因为numpy内部的C语言级别的代码可以更快地处理这些操作，而大量的循环计算会导致代码效率降低。

可能的问题

然而，有时向量化操作并不一定总是比循环操作更快。更准确地说，在一些情况下，循环操作可能比向量化操作更快。

考虑下面的示例情况，它遍历了数组中所有元素，并将其分别增加一个常量值：

import numpy as np

a = np.random.rand(1000000)

b = np.zeros_like(a)

# 向量化的方式

b = a + 1

# 使用循环

for i in range(len(a)):

b[i] = a[i] + 1

在这个示例中，我们使用a中的元素创建了一个新数组b，其中每个元素都增加了常量值1。我们可以使用numpy中提供的一条命令来实现向量化操作，也可以使用for循环来实现。

为了比较这两种实现方式的性能，我们可以使用Python内置的时间模块，在同样的条件下对两种代码进行计时。在我的计算机上，对于输入数组a的长度为1000000的情况，我的结果如下：

向量化的方式：0.0039539337158203125 秒

循环方式：0.14491057395935059 秒

这个结果表示，向量化的方式比循环方式快了大约36倍！

为什么会有这种情况呢？主要是由于向量化操作需要花费额外的时间来进行数组创建和内存分配等操作。在我们的示例中，b数组需要首先被创建并分配内存，然后才能进行向量化操作。相反，循环操作可以在每个位置直接更新b数组，因此内存不需要被多次分配和重新分配。

在数据科学中，通常情况下向量化操作是最好的选择，因为这样可以极大地提高代码的执行速度。但在某些情况下，循环操作可能比向量化操作更快，这通常是由于内存分配和其他额外的操作导致的。

总结

在本文中，我们介绍了numpy中的向量化操作，并且讨论了为什么在Python循环numpy数组的切片时比完全向量化的操作更快。虽然向量化操作通常是numpy的一个优点，但在某些情况下，循环操作可能比向量化操作更快。因此，在编写代码时，我们应该考虑使用哪种操作，以使代码更加高效。