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python - 哪种方法更快，为什么 np.sum(arr) vs arr.sum()？

问题描述

哪种方法更快？好像他们不是一样的吗？

start = time.time()
arr = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,12])
total_price =  np.sum(arr[arr < 7])* 2.14

print(total_price)
print('Duration: {} seconds'.format(time.time() - start))

start = time.time()
arr = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,12])
total_price =  (arr[arr<7]).sum()* 2.14

print(total_price)
print('Duration: {} seconds'.format(time.time() - start))

在一次又一次地运行代码时，它们都给出了不同的执行时间。有时前一种方法更快，有时更晚。

标签： pythonnumpysumtime-complexityspace-complexity

解决方案

的代码np.sum是

def sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=np._NoValue,
        initial=np._NoValue, where=np._NoValue):

    if isinstance(a, _gentype):
        # 2018-02-25, 1.15.0
        warnings.warn(
            "Calling np.sum(generator) is deprecated, and in the future will give a different result. "
            "Use np.sum(np.fromiter(generator)) or the python sum builtin instead.",
            DeprecationWarning, stacklevel=3)

        res = _sum_(a)
        if out is not None:
            out[...] = res
            return out
        return res

    return _wrapreduction(a, np.add, 'sum', axis, dtype, out, keepdims=keepdims,
                          initial=initial, where=where)

所以它会检查一些参数，然后将任务传递给add.reduce. 该sum方法是“内置”的，但在编译代码中必须执行类似的操作。

在这些测试中，计算时间本身足够小，调用方法会产生影响：

In [607]: timeit np.sum(np.arange(1000))                                                 
15.4 µs ± 42.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
In [608]: timeit np.arange(1000).sum()                                                   
12.2 µs ± 29.9 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
In [609]: timeit np.add.reduce(np.arange(1000))                                          
9.19 µs ± 17.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

numpy有许多这样的函数/方法对。使用最方便的 - 并且在您的代码中看起来最漂亮！

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