- c - 在位数组中找到第一个零
- linux - Unix 显示有关匹配两种模式之一的文件的信息
- 正则表达式替换多个文件
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我想知道使用 b = np.array(a)
而不是 b = np.copy(a)
来复制 Numpy 数组是否有任何缺点a
到 b。当我 %timeit
时,前者可以快 100%。
在这两种情况下,b is a
都是 False
,我可以操作 b
,而 a
完好无损,所以我想这符合 .copy()
的预期。
我错过了什么吗?使用np.array
复制数组有什么不妥之处?
使用 python 3.6.5、numpy 1.14.2,而对于较大的尺寸,速度差异会迅速缩小:
a = np.arange(1000)
%timeit np.array(a)
501 ns ± 30.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
%timeit np.copy(a)
1.1 µs ± 35.7 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
最佳答案
来自 numpy.copy
的文档:
This is equivalent to:
>>> np.array(a, copy=True)
此外,如果您查看 source code :
def copy(a, order='K'):
return array(a, order=order, copy=True)
一些时间:
In [1]: import numpy as np
In [2]: a = np.ascontiguousarray(np.random.randint(0, 20000, 1000))
In [3]: %timeit b = np.array(a)
562 ns ± 10.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
In [4]: %timeit b = np.array(a, order='K', copy=True)
1.1 µs ± 10.8 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
In [5]: %timeit b = np.copy(a)
1.21 µs ± 9.28 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
In [6]: a = np.ascontiguousarray(np.random.randint(0, 20000, 1000000))
In [7]: %timeit b = np.array(a)
310 µs ± 6.31 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
In [8]: %timeit b = np.array(a, order='K', copy=True)
311 µs ± 2.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
In [9]: %timeit b = np.copy(a)
313 µs ± 4.33 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
In [10]: print(np.__version__)
1.13.3
出乎意料的是,简单地将参数显式设置为其默认值会改变 np.array()
的执行速度。另一方面,也许只是处理这些显式参数会增加足够的执行时间,从而对小型数组产生影响。事实上,来自 source code for the numpy.array()
, 可以看到当提供关键字参数时有更多的检查和更多的处理正在执行,例如,参见 goto full_path
.当没有设置关键字参数时,执行一直跳到goto finish
。 .这种开销(关键字参数的额外处理)是您在小型数组的计时中检测到的。对于较大的数组,与复制数组的实际时间相比,此开销微不足道。
关于python - 复制numpy数组的速度,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50825208/
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