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我有一个大量使用 numpy
的模块:
from numpy import array, median, nan, percentile, roll, sqrt, sum, transpose, unique, where
使用
保持 namespace 清洁是更好的做法吗?import numpy as np
然后当我需要使用 array
时,只需使用 np.array
,例如?
这个模块也会被重复调用,比如说几百万次,保持命名空间干净似乎会增加一些开销?
setup = '''import numpy as np'''
function = 'x = np.sum(np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]))'
print(min(timeit.Timer(function, setup=setup).repeat(10, 300000)))
1.66832
setup = '''from numpy import arange, array, sum'''
function = 'x = sum(array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]))'
print(min(timeit.Timer(function, setup=setup).repeat(10, 300000)))
1.65137
为什么使用 np.sum
与 sum
相比会增加更多时间?
最佳答案
你是对的,最好保持命名空间干净。所以我会用
import numpy as np
它使您的代码更具可读性,当您看到像 np.sum(array) 这样的调用时,系统会提醒您应该使用 numpy 数组。第二个原因是,许多 numpy 函数与其他模块(如 scipy)中的函数具有相同的名称...如果您同时使用这两种函数,则始终清楚您使用的是哪个。
正如您在所做的测试中看到的那样,性能差异是存在的,如果您确实需要性能,您可以通过其他方式实现。
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关于python - 将 numpy 导入为 np 与从 numpy 导入,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54946662/
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