与C阵列相比，具有NumPy阵列存储器视图的Cython性能较差（呃）

Question

我从benchmark

中遇到了一个非常奇怪的结果

这些都是bubblesort实现的不同风格，n = 10 ^ 4的最快方法是在内部将Python列表转换为C数组。相反，黄线对应于我正在使用带有memoryview的NumPy数组的代码。我预计结果反之亦然。我（及其同事）重复了几次基准测试，并始终得到相同的结果。也许有人知道这里发生了什么......

图中的黑线对应于代码：

%%cython
cimport cython
from libc.stdlib cimport malloc, free

def cython_bubblesort_clist(a_list):
    """ 
    The Cython implementation of bubble sort with internal
    conversion between Python list objects and C arrays.

    """
    cdef int *c_list
    c_list = <int *>malloc(len(a_list)*cython.sizeof(int))
    cdef int count, i, j # static type declarations
    count = len(a_list)

    # convert Python list to C array
    for i in range(count):
        c_list[i] = a_list[i]

    for i in range(count):
        for j in range(1, count):
            if c_list[j] < c_list[j-1]:
                c_list[j-1], c_list[j] = c_list[j], c_list[j-1]

    # convert C array back to Python list
    for i in range(count):
        a_list[i] = c_list[i]

    free(c_list)
    return a_list

和此代码的粉色线：

%%cython
import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython
def cython_bubblesort_numpy(long[:] np_ary):
    """ 
    The Cython implementation of bubble sort with NumPy memoryview.

    """
    cdef int count, i, j # static type declarations
    count = np_ary.shape[0]

    for i in range(count):
        for j in range(1, count):
            if np_ary[j] < np_ary[j-1]:
                np_ary[j-1], np_ary[j] = np_ary[j], np_ary[j-1]

    return np.asarray(np_ary)

Answer 1

正如上面的评论所示，我添加了装饰器

%%cython
import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython
@cython.boundscheck(False) 
@cython.wraparound(False)
cpdef cython_bubblesort_numpy(long[:] np_ary):
    """ 
    The Cython implementation of bubble sort with NumPy memoryview.

    """
    cdef int count, i, j # static type declarations
    count = np_ary.shape[0]

    for i in range(count):
        for j in range(1, count):
            if np_ary[j] < np_ary[j-1]:
                np_ary[j-1], np_ary[j] = np_ary[j], np_ary[j-1]

    return np.asarray(np_ary)

结果更符合我的预期：）

Answer 2

值得对代码进行一次微不足道的更改，看看它是否能进一步改进：

cpdef cython_bubblesort_numpy(long[::1] np_ary):
    # ...

这告诉cython np_ary是一个 C连续的数组，嵌套的for循环中生成的代码可以使用这些信息进一步优化。

此代码不接受非连续数组作为参数，但使用numpy.ascontiguousarray()处理这一点非常简单。