Question

我有以下for循环来构造值列表：

p = 7
A = []

for i in range(0, 10**p):
    A.append(i**3 + i**2)

为了加快列表的创建，我使用矢量化方法将其创建为Numpy数组。这种方法比等效的for循环快得多，特别是对于p的大值，这会增加范围。

import numpy as np
from numba import autojit

p = 7
m = np.arange(0, 10**p)
D = np.empty(len(m))
D = m**3 + m**2

为了进一步加快阵列的创建，我想我会尝试使用Numba包。以下是我目前的尝试。

@autojit
def func(a):
    a = np.asarray(a)
    n = np.arange(0, 10**p)
    a = np.append(a, n**3 + n**2)
    return a

e = []
E = func(e)

不幸的是，我没有看到使用Numba的性能提升，这比使用Numpy的矢量化方法慢了近3倍。

有关如何使用Numba的任何建议吗？

Answer 1

Numba没有更快地进行任意方法调用。如果你打电话给图书馆，numba在大多数情况下都无法做任何事情。但是如果你重新写一些东西，你仍然可以得到一个不错的加速（我使用numba 0.14.0 - 如果你使用不同的版本，硬件等，你可能得到不同的结果，尤其是因为numba正在积极发展中）：

import numpy as np
import numba as nb

def func(a, p):
    a = np.asarray(a)
    n = np.arange(0, 10**p)
    a = np.append(a, n**3 + n**2)
    return a

@nb.jit
def func2(a, p):
    a = np.asarray(a)
    n = np.empty(10**p, dtype=np.float64)
    for k in range(10**p):
        n[k] = k*k*(k + 1)

    return np.append(a, n)

p = 6
e = []
E = func(e, p)
E2 = func2(e, p)
print np.allclose(E, E2)

和时间：

In [51]:

%timeit func(e, p)
10 loops, best of 3: 42.9 ms per loop
In [52]:

%timeit func2(e, p)
100 loops, best of 3: 3.09 ms per loop

对于p=7，你需要对数值精度有点小心。

使用numba的关键是展开循环，只制作＆＃34; primitive＆＃34; numba支持的算术调用

Numba autojit函数比矢量化Numpy方法慢

1 个答案: