Cython：类型化内存视图是键入numpy数组的现代方法吗？

时间：2014-10-04 04:19:31

标签： python numpy cython

让我们说我想将一个numpy数组传递给cdef函数：

cdef double mysum(double[:] arr):
    cdef int n = len(arr)
    cdef double result = 0

    for i in range(n):
        result = result + arr[i]

    return result

这是处理输入numpy数组的现代方法吗？与此问题相比：cython / numpy type of an array

如果我想执行以下操作该怎么办：

cdef double[:] mydifference(int a, int b):
    cdef double[:] arr_a = np.arange(a)
    cdef double[:] arr_b = np.arange(b)

    return arr_a - arr_b

这将返回错误，因为没有为内存视图定义-。那么，该案件是否应如下处理？

cdef double[:] mydifference(int a, int b):
    arr_a = np.arange(a)
    arr_b = np.arange(b)

    return arr_a - arr_b

1 个答案:

答案 0 :(得分：38)

我将引用文档the docs

  

Memoryviews类似于当前的NumPy数组缓冲区支持（np.ndarray[np.float64_t, ndim=2]），但它们具有更多功能和更清晰的语法。

这表明Cython的开发人员认为内存视图是现代的方式。

内存视图比np.ndarray符号提供了一些优势，主要是优雅和互操作性，但它们的性能并不优越。

性能：

首先应该注意的是，boundscheck 有时无法使用内存视图导致内存视图的人为快速数据，其中boundscheck = True（即你得到快速，不安全的索引），如果你依赖在边界检查虫子这可能是一个令人讨厌的惊喜。

在大多数情况下，一旦应用了编译器优化，内存视图和numpy数组表示法在性能上是相同的，通常是这样。如果存在差异，通常不会超过10-30％。

性能基准

该数字是执行100,000,000次操作的时间（以秒为单位）。更小更快。

ACCESS+ASSIGNMENT on small array (10000 elements, 10000 times)
Results for `uint8`
1) memory view: 0.0415 +/- 0.0017
2) np.ndarray : 0.0531 +/- 0.0012
3) pointer    : 0.0333 +/- 0.0017

Results for `uint16`
1) memory view: 0.0479 +/- 0.0032
2) np.ndarray : 0.0480 +/- 0.0034
3) pointer    : 0.0329 +/- 0.0008

Results for `uint32`
1) memory view: 0.0499 +/- 0.0021
2) np.ndarray : 0.0413 +/- 0.0005
3) pointer    : 0.0332 +/- 0.0010

Results for `uint64`
1) memory view: 0.0489 +/- 0.0019
2) np.ndarray : 0.0417 +/- 0.0010
3) pointer    : 0.0353 +/- 0.0017

Results for `float32`
1) memory view: 0.0398 +/- 0.0027
2) np.ndarray : 0.0418 +/- 0.0019
3) pointer    : 0.0330 +/- 0.0006

Results for `float64`
1) memory view: 0.0439 +/- 0.0037
2) np.ndarray : 0.0422 +/- 0.0013
3) pointer    : 0.0353 +/- 0.0013

ACCESS PERFORMANCE (100,000,000 element array):
Results for `uint8`
1) memory view: 0.0576 +/- 0.0006
2) np.ndarray : 0.0570 +/- 0.0009
3) pointer    : 0.0061 +/- 0.0004

Results for `uint16`
1) memory view: 0.0806 +/- 0.0002
2) np.ndarray : 0.0882 +/- 0.0005
3) pointer    : 0.0121 +/- 0.0003

Results for `uint32`
1) memory view: 0.0572 +/- 0.0016
2) np.ndarray : 0.0571 +/- 0.0021
3) pointer    : 0.0248 +/- 0.0008

Results for `uint64`
1) memory view: 0.0618 +/- 0.0007
2) np.ndarray : 0.0621 +/- 0.0014
3) pointer    : 0.0481 +/- 0.0006

Results for `float32`
1) memory view: 0.0945 +/- 0.0013
2) np.ndarray : 0.0947 +/- 0.0018
3) pointer    : 0.0942 +/- 0.0020

Results for `float64`
1) memory view: 0.0981 +/- 0.0026
2) np.ndarray : 0.0982 +/- 0.0026
3) pointer    : 0.0968 +/- 0.0016

ASSIGNMENT PERFORMANCE (100,000,000 element array):
Results for `uint8`
1) memory view: 0.0341 +/- 0.0010
2) np.ndarray : 0.0476 +/- 0.0007
3) pointer    : 0.0402 +/- 0.0001

Results for `uint16`
1) memory view: 0.0368 +/- 0.0020
2) np.ndarray : 0.0368 +/- 0.0019
3) pointer    : 0.0279 +/- 0.0009

Results for `uint32`
1) memory view: 0.0429 +/- 0.0022
2) np.ndarray : 0.0427 +/- 0.0005
3) pointer    : 0.0418 +/- 0.0007

Results for `uint64`
1) memory view: 0.0833 +/- 0.0004
2) np.ndarray : 0.0835 +/- 0.0011
3) pointer    : 0.0832 +/- 0.0003

Results for `float32`
1) memory view: 0.0648 +/- 0.0061
2) np.ndarray : 0.0644 +/- 0.0044
3) pointer    : 0.0639 +/- 0.0005

Results for `float64`
1) memory view: 0.0854 +/- 0.0056
2) np.ndarray : 0.0849 +/- 0.0043
3) pointer    : 0.0847 +/- 0.0056

基准代码（仅显示访问+分配）

# cython: boundscheck=False
# cython: wraparound=False
# cython: nonecheck=False
import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython

# Change these as desired.
data_type = np.uint64
ctypedef np.uint64_t data_type_t

cpdef test_memory_view(data_type_t [:] view):
    cdef Py_ssize_t i, j, n = view.shape[0]

    for j in range(0, n):
        for i in range(0, n):
            view[i] = view[j]

cpdef test_ndarray(np.ndarray[data_type_t, ndim=1] view):
    cdef Py_ssize_t i, j, n = view.shape[0]

    for j in range(0, n):
        for i in range(0, n):
            view[i] = view[j]

cpdef test_pointer(data_type_t [:] view):
    cdef Py_ssize_t i, j, n = view.shape[0]
    cdef data_type_t * data_ptr = &view[0]

    for j in range(0, n):
        for i in range(0, n):
            (data_ptr + i)[0] = (data_ptr + j)[0]

def run_test():
    import time
    from statistics import stdev, mean
    n = 10000
    repeats = 100
    a = np.arange(0, n,  dtype=data_type)
    funcs = [('1) memory view', test_memory_view),
        ('2) np.ndarray', test_ndarray),
        ('3) pointer', test_pointer)]

    results = {label: [] for label, func in funcs}
    for r in range(0, repeats):
        for label, func in funcs:
            start=time.time()
            func(a)
            results[label].append(time.time() - start)

    print('Results for `{}`'.format(data_type.__name__))
    for label, times in sorted(results.items()):
        print('{: <14}: {:.4f} +/- {:.4f}'.format(label, mean(times), stdev(times)))

这些基准测试表明，整体而言，表现并无太大差异。有时np.ndarray符号会快一点，有时候会变得更快。

需要注意的一点是，当代码变得更复杂或“现实”时，差异会突然消失，好像编译器失去了应用一些非常聪明的优化的信心。这可以通过浮点数的性能来看出，其中没有任何差异可能因为某些奇特的整数优化无法使用。

易于使用

内存视图提供了显着的优势，例如，您可以在numpy数组，CPython数组，cython数组，c数组等上使用内存视图，无论是现在还是将来。还有一个简单的并行语法，用于将任何内容转换为内存视图：

cdef double [:, :] data_view = <double[:256, :256]>data

内存视图在这方面很棒，因为如果你输入一个函数作为一个内存视图，那么它可以采取任何这些东西。这意味着您可以编写一个不依赖于numpy但仍然可以使用numpy数组的模块。

另一方面，np.ndarray符号导致仍然是一个numpy数组的东西，你可以调用它上面的所有numpy数组方法。尽管如此，在阵列上同时拥有numpy数组和视图并不是什么大问题：

def dostuff(arr):
    cdef double [:] arr_view = arr
    # Now you can use 'arr' if you want array functions,
    # and arr_view if you want fast indexing

让数组和数组视图在实践中都很好用，我非常喜欢这个样式，因为它明确区分了python级方法和c级方法。

结论

表现非常接近，并且肯定没有足够的差异作为决定因素。

numpy数组符号更接近加速python代码的理想而不会更改它，因为你可以继续使用相同的变量，同时获得全速数组索引。

另一方面，内存视图符号可能是未来。如果你喜欢它的优雅，并使用不同类型的数据容器而不仅仅是numpy数组，那么为了保持一致性，使用内存视图是非常合理的。

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