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我正在为一些机器学习算法实现一些代码。我遇到了一段代码，由于未知的原因，它的运行时间特别长。所以我决定稍微简化一下问题，调查一下为什么我的运行时间这么长。
与 > 浮点比较相比，在大循环中使用按位运算 & 时会出现较长的运行时间。将按位 & 运算与 > 浮点比较进行比较时，& 的执行速度稍慢。
import numpy as np
import time
# Create toy dataset
x = 1.0
y = 2.0
xxx = np.array([
[True, False, True],
[True, False, False]
])
t0 = time.time()
z = x if x > y else y
t1 = time.time()
total = t1-t0
print('>', 'time:', total)
t0 = time.time()
zzz = xxx[0,:] & xxx[1,:]
t1 = time.time()
total = t1-t0
print('&', 'time:', total)
输出
> time: 9.202957153320312e-05
& time: 0.00010704994201660156
在我的实现中，我使用列表理解来循环算法中的变量。我在这里实现了一个简化版本。
import numpy as np
import time
# Create toy dataset
x = 1.0
y = 2.0
xxx = np.array([
[True, False, True],
[True, False, False]
])
iterations_list = np.array([1e3, 1e4, 1e5], dtype=int)
for iterations in iterations_list:
print('=========')
t0 = time.time()
z = [x if x > y else y for _ in range(int(iterations))]
t1 = time.time()
total = t1-t0
print('>','iterations:', iterations, 'time:', total)
t0 = time.time()
zzz = [xxx[0,:] & xxx[1,:] for _ in range(int(iterations))]
t1 = time.time()
total = t1-t0
print('&','iterations:', iterations, 'time:', total)
print('=========')
输出
=========
> iterations: 1000 time: 0.00013589859008789062
& iterations: 1000 time: 0.0023381710052490234
=========
=========
> iterations: 10000 time: 0.0014920234680175781
& iterations: 10000 time: 0.04303407669067383
=========
=========
> iterations: 100000 time: 0.011501789093017578
& iterations: 100000 time: 112.03882884979248
=========
请注意 & 操作的 100000 运行时间显着延长。起初我认为这是列表理解的问题。所以我想我也可以尝试使用 for 循环。但问题仍然出现。
import numpy as np
import time
x = 1.0
y = 2.0
xxx = np.array([
[True, False, True],
[True, False, False]
])
iterations_list = np.array([1e3, 1e4, 1e5], dtype=int)
for iterations in iterations_list:
print('=========')
t0 = time.time()
z = list()
for _ in range(int(iterations)):
z.append(x if x > y else y)
t1 = time.time()
total = t1-t0
print('>','iterations:', iterations, 'time:', total)
t0 = time.time()
zzz = list()
for _ in range(int(iterations)):
zzz.append(xxx[0,:] & xxx[1,:])
t1 = time.time()
total = t1-t0
print('&','iterations:', iterations, 'time:', total)
print('=========')
输出:
=========
> iterations: 1000 time: 0.0018820762634277344
& iterations: 1000 time: 0.1021728515625
=========
=========
> iterations: 10000 time: 0.0039157867431640625
& iterations: 10000 time: 0.03302407264709473
=========
=========
> iterations: 100000 time: 0.029590129852294922
& iterations: 100000 time: 103.38917803764343
=========
这个结果很奇怪。由于列表推导式通常比 for 循环执行得更快，因为它不需要调用追加子例程。实验结果已经表明，除了 100000 次迭代的 & 操作之外，所有运行时都存在这一点，这似乎比列表理解执行得更快。
谁能解释为什么在 100000 次迭代或更多次使用 & 操作时运行时间会增加如此之大？另外，实现类似算法以获得更快运行时间的解决方案是什么？
我已经使用以下软件包进行了实验
# Name Version Build Channel
_anaconda_depends 2019.03 py37_0
_ipyw_jlab_nb_ext_conf 0.1.0 py37_0
alabaster 0.7.12 py37_0
anaconda custom py37_1
anaconda-client 1.7.2 py37_0
anaconda-navigator 1.9.7 py37_0
anaconda-project 0.8.4 py_0
appnope 0.1.0 py37_0
appscript 1.1.0 py37h1de35cc_0
asn1crypto 1.2.0 py37_0
astroid 2.3.3 py37_0
astropy 3.2.3 py37h1de35cc_0
atomicwrites 1.3.0 py37_1
attrs 19.3.0 py_0
babel 2.7.0 py_0
backcall 0.1.0 py37_0
backports 1.0 py_2
backports.functools_lru_cache 1.5 py_2
backports.os 0.1.1 py37_0
backports.shutil_get_terminal_size 1.0.0 py37_2
backports.tempfile 1.0 py_1
backports.weakref 1.0.post1 py_1
beautifulsoup4 4.8.1 py37_0
bitarray 1.1.0 py37h1de35cc_0
bkcharts 0.2 py37_0
blas 1.0 mkl
bleach 3.1.0 py37_0
blosc 1.16.3 hd9629dc_0
bokeh 1.4.0 py37_0
boto 2.49.0 py37_0
bottleneck 1.2.1 py37h1d22016_1
bzip2 1.0.8 h1de35cc_0
ca-certificates 2019.10.16 0
certifi 2019.9.11 py37_0
cffi 1.13.2 py37hb5b8e2f_0
chardet 3.0.4 py37_1003
click 7.0 py37_0
cloudpickle 1.2.2 py_0
clyent 1.2.2 py37_1
colorama 0.4.1 py37_0
conda 4.7.12 py37_0
conda-build 3.18.11 py37_0
conda-env 2.6.0 1
conda-package-handling 1.6.0 py37h1de35cc_0
conda-verify 3.4.2 py_1
contextlib2 0.6.0.post1 py_0
cryptography 2.8 py37ha12b0ac_0
curl 7.65.3 ha441bb4_0
cycler 0.10.0 py37_0
cython 0.29.13 py37h0a44026_0
cytoolz 0.10.1 py37h1de35cc_0
dask 2.8.0 py_1
dask-core 2.8.0 py_0
dbus 1.13.12 h90a0687_0
decorator 4.4.1 py_0
defusedxml 0.6.0 py_0
distributed 2.8.0 py_1
docutils 0.15.2 py37_0
entrypoints 0.3 py37_0
et_xmlfile 1.0.1 py37_0
expat 2.2.6 h0a44026_0
fastcache 1.1.0 py37h1de35cc_0
filelock 3.0.12 py_0
flask 1.1.1 py_0
freetype 2.9.1 hb4e5f40_0
fsspec 0.6.0 py_0
future 0.18.2 py37_0
get_terminal_size 1.0.0 h7520d66_0
gettext 0.19.8.1 h15daf44_3
gevent 1.4.0 py37h1de35cc_0
glib 2.63.1 hd977a24_0
glob2 0.7 py_0
gmp 6.1.2 hb37e062_1
gmpy2 2.0.8 py37h6ef4df4_2
greenlet 0.4.15 py37h1de35cc_0
h5py 2.9.0 py37h3134771_0
hdf5 1.10.4 hfa1e0ec_0
heapdict 1.0.1 py_0
html5lib 1.0.1 py37_0
icu 58.2 h4b95b61_1
idna 2.8 py37_0
imageio 2.6.1 py37_0
imagesize 1.1.0 py37_0
importlib_metadata 0.23 py37_0
intel-openmp 2019.4 233
ipykernel 5.1.3 py37h39e3cac_0
ipython 7.9.0 py37h39e3cac_0
ipython_genutils 0.2.0 py37_0
ipywidgets 7.5.1 py_0
isort 4.3.21 py37_0
itsdangerous 1.1.0 py37_0
jbig 2.1 h4d881f8_0
jdcal 1.4.1 py_0
jedi 0.15.1 py37_0
jinja2 2.10.3 py_0
joblib 0.14.0 py_0
jpeg 9b he5867d9_2
json5 0.8.5 py_0
jsonschema 3.1.1 py37_0
jupyter 1.0.0 py37_7
jupyter_client 5.3.4 py37_0
jupyter_console 6.0.0 py37_0
jupyter_core 4.6.1 py37_0
jupyterlab 1.1.4 pyhf63ae98_0
jupyterlab_server 1.0.6 py_0
keyring 18.0.0 py37_0
kiwisolver 1.1.0 py37h0a44026_0
krb5 1.16.1 hddcf347_7
lazy-object-proxy 1.4.3 py37h1de35cc_0
libarchive 3.3.3 h786848e_5
libcurl 7.65.3 h051b688_0
libcxx 4.0.1 hcfea43d_1
libcxxabi 4.0.1 hcfea43d_1
libedit 3.1.20181209 hb402a30_0
libffi 3.2.1 h475c297_4
libgfortran 3.0.1 h93005f0_2
libiconv 1.15 hdd342a3_7
liblief 0.9.0 h2a1bed3_2
libpng 1.6.37 ha441bb4_0
libsodium 1.0.16 h3efe00b_0
libssh2 1.8.2 ha12b0ac_0
libtiff 4.1.0 hcb84e12_0
libxml2 2.9.9 hf6e021a_1
libxslt 1.1.33 h33a18ac_0
llvm-openmp 4.0.1 hcfea43d_1
llvmlite 0.30.0 py37h98b8051_0
locket 0.2.0 py37_1
lxml 4.4.1 py37hef8c89e_0
lz4-c 1.8.1.2 h1de35cc_0
lzo 2.10 h362108e_2
markupsafe 1.1.1 py37h1de35cc_0
matplotlib 3.1.1 py37h54f8f79_0
mccabe 0.6.1 py37_1
mistune 0.8.4 py37h1de35cc_0
mkl 2019.4 233
mkl-service 2.3.0 py37hfbe908c_0
mkl_fft 1.0.15 py37h5e564d8_0
mkl_random 1.1.0 py37ha771720_0
mock 3.0.5 py37_0
more-itertools 7.2.0 py37_0
mpc 1.1.0 h6ef4df4_1
mpfr 4.0.1 h3018a27_3
mpmath 1.1.0 py37_0
msgpack-python 0.6.1 py37h04f5b5a_1
multipledispatch 0.6.0 py37_0
navigator-updater 0.2.1 py37_0
nbconvert 5.6.1 py37_0
nbformat 4.4.0 py37_0
ncurses 6.1 h0a44026_1
networkx 2.4 py_0
nltk 3.4.5 py37_0
nose 1.3.7 py37_2
notebook 6.0.2 py37_0
numba 0.46.0 py37h6440ff4_0
numexpr 2.7.0 py37h7413580_0
numpy 1.17.3 py37h4174a10_0
numpy-base 1.17.3 py37h6575580_0
numpydoc 0.9.1 py_0
olefile 0.46 py37_0
openpyxl 3.0.1 py_0
openssl 1.1.1d h1de35cc_3
packaging 19.2 py_0
pandas 0.25.3 py37h0a44026_0
pandoc 2.2.3.2 0
pandocfilters 1.4.2 py37_1
parso 0.5.1 py_0
partd 1.0.0 py_0
path.py 12.0.2 py_0
pathlib2 2.3.5 py37_0
patsy 0.5.1 py37_0
pcre 8.43 h0a44026_0
pep8 1.7.1 py37_0
pexpect 4.7.0 py37_0
pickleshare 0.7.5 py37_0
pillow 6.2.1 py37hb68e598_0
pip 19.3.1 py37_0
pkginfo 1.5.0.1 py37_0
pluggy 0.13.0 py37_0
ply 3.11 py37_0
prometheus_client 0.7.1 py_0
prompt_toolkit 2.0.10 py_0
psutil 5.6.5 py37h1de35cc_0
ptyprocess 0.6.0 py37_0
py 1.8.0 py37_0
py-lief 0.9.0 py37h1413db1_2
pycodestyle 2.5.0 py37_0
pycosat 0.6.3 py37h1de35cc_0
pycparser 2.19 py37_0
pycrypto 2.6.1 py37h1de35cc_9
pycurl 7.43.0.3 py37ha12b0ac_0
pyflakes 2.1.1 py37_0
pygments 2.4.2 py_0
pylint 2.4.4 py37_0
pyodbc 4.0.27 py37h0a44026_0
pyopenssl 19.0.0 py37_0
pyparsing 2.4.5 py_0
pyqt 5.9.2 py37h655552a_2
pyrsistent 0.15.5 py37h1de35cc_0
pysocks 1.7.1 py37_0
pytables 3.6.1 py37h5bccee9_0
pytest 5.2.4 py37_1
pytest-arraydiff 0.3 py37h39e3cac_0
pytest-astropy 0.5.0 py37_0
pytest-doctestplus 0.4.0 py_0
pytest-openfiles 0.4.0 py_0
pytest-remotedata 0.3.2 py37_0
python 3.7.5 h359304d_0
python-dateutil 2.8.1 py_0
python-libarchive-c 2.8 py37_13
python.app 2 py37_9
pytz 2019.3 py_0
pywavelets 1.0.3 py37h1d22016_1
pyyaml 5.1.2 py37h1de35cc_0
pyzmq 18.1.0 py37h0a44026_0
qt 5.9.7 h468cd18_1
qtawesome 0.6.0 py_0
qtconsole 4.5.5 py_0
qtpy 1.9.0 py_0
readline 7.0 h1de35cc_5
requests 2.22.0 py37_0
ripgrep 0.10.0 hc07d326_0
rope 0.14.0 py_0
ruamel_yaml 0.15.46 py37h1de35cc_0
scikit-image 0.15.0 py37h0a44026_0
scikit-learn 0.21.3 py37h27c97d8_0
scipy 1.3.1 py37h1410ff5_0
seaborn 0.9.0 pyh91ea838_1
send2trash 1.5.0 py37_0
setuptools 41.6.0 py37_0
simplegeneric 0.8.1 py37_2
singledispatch 3.4.0.3 py37_0
sip 4.19.8 py37h0a44026_0
six 1.13.0 py37_0
snappy 1.1.7 he62c110_3
snowballstemmer 2.0.0 py_0
sortedcollections 1.1.2 py37_0
sortedcontainers 2.1.0 py37_0
soupsieve 1.9.4 py37_0
sphinx 2.2.1 py_0
sphinxcontrib 1.0 py37_1
sphinxcontrib-applehelp 1.0.1 py_0
sphinxcontrib-devhelp 1.0.1 py_0
sphinxcontrib-htmlhelp 1.0.2 py_0
sphinxcontrib-jsmath 1.0.1 py_0
sphinxcontrib-qthelp 1.0.2 py_0
sphinxcontrib-serializinghtml 1.1.3 py_0
sphinxcontrib-websupport 1.1.2 py_0
spyder 3.3.6 py37_0
spyder-kernels 0.5.2 py37_0
sqlalchemy 1.3.11 py37h1de35cc_0
sqlite 3.30.1 ha441bb4_0
statsmodels 0.10.1 py37h1d22016_0
sympy 1.4 py37_0
tbb 2019.8 h04f5b5a_0
tblib 1.5.0 py_0
terminado 0.8.2 py37_0
testpath 0.4.4 py_0
tk 8.6.8 ha441bb4_0
toolz 0.10.0 py_0
tornado 6.0.3 py37h1de35cc_0
tqdm 4.38.0 py_0
traitlets 4.3.3 py37_0
unicodecsv 0.14.1 py37_0
unixodbc 2.3.7 h1de35cc_0
urllib3 1.24.2 py37_0
wcwidth 0.1.7 py37_0
webencodings 0.5.1 py37_1
werkzeug 0.16.0 py_0
wheel 0.33.6 py37_0
widgetsnbextension 3.5.1 py37_0
wrapt 1.11.2 py37h1de35cc_0
wurlitzer 1.0.3 py37_0
xlrd 1.2.0 py37_0
xlsxwriter 1.2.6 py_0
xlwings 0.16.0 py37_0
xlwt 1.3.0 py37_0
xz 5.2.4 h1de35cc_4
yaml 0.1.7 hc338f04_2
zeromq 4.3.1 h0a44026_3
zict 1.0.0 py_0
zipp 0.6.0 py_0
zlib 1.2.11 h1de35cc_3
zstd 1.3.7 h5bba6e5_0
最佳答案
您可以使用 numpy 更快地执行此类操作:
import numpy as np
import time
x = 1.0
y = 2.0
xxx = np.array([
[True, False, True],
[True, False, False]
])
iterations_list = np.array([1e3, 1e4, 1e5], dtype=int)
for iterations in iterations_list:
print('=========')
t0 = time.time()
z = list()
for _ in range(int(iterations)):
z.append(x if x > y else y)
t1 = time.time()
total = t1-t0
print('>','iterations:', iterations, 'time:', total)
t0 = time.time()
zzz = list()
for _ in range(int(iterations)):
zzz.append(np.bitwise_and(xxx[0,:],xxx[1,:]))
t1 = time.time()
total = t1-t0
print('&','iterations:', iterations, 'time:', total)
print('=========')
关于python - 为什么在大循环中使用按位运算时会得到这么长的运行时间？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/59081848/
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