为什么numpy的exp比Matlab慢?如何让它更快?

时间:2017-05-25 21:28:48

标签: python matlab performance numpy

我有一个非常简单的例子,它表明NumPy的np.exp比Matlab慢约10倍。我怎样才能加速Python?我正在运行32位Python 2.7,NumPy版本1.11.3,而numpy正在使用MKL blas& lapack库。

此外,时间的差异是如此之大,以至于我不认为计时机制会产生很大的影响。

Python中的代码示例:

import numpy as np
import timeit

setup='import numpy as np; import numexpr as ne; n=100*1000; a = np.random.uniform(size=n)'
time = timeit.timeit('b=np.exp(a)', setup=setup, number=1000)
print 'Time for 1000 (np.exp): ',time
time = timeit.timeit('b=ne.evaluate("exp(a)")', setup=setup, number=1000)
print 'Time for 1000 (numexpr): ',time

结果:

Time for 1000 (np.exp):  2.25906916167
Time for 1000 (numexpr):  0.591470532849

在Matlab中:

a = rand([100*1000,1]);
times = [];
for i=1:1000,
    tic
    b = exp(a);
    t=toc;
    times(i) = t;
end

fprintf('Time for 1000: %f\n',sum(times));

导致:

Time for 1000: 0.268527

1 个答案:

答案 0 :(得分:4)

为了提高性能,特别是在大型数据集上,我们可以利用numexpr module来实现这些超越函数 -

import numexpr as ne

b = ne.evaluate('exp(a)')

基准

要进行正确的基准测试,我会使用timeit on MATLABNumPy's %timeit -

设置#1

MATLAB:

>> a = rand([100*1000,1]);
>> func = @() exp(a);
>> timeit(func)
ans =
    0.0013 % That's 1.3 m-sec

NumPy在相同大小的数据集上:

In [417]: n=100*1000
     ...: a = np.random.uniform(size=n)
     ...: 

In [418]: %timeit np.exp(a)
1000 loops, best of 3: 1.5 ms per loop

In [419]: %timeit ne.evaluate('exp(a)')
1000 loops, best of 3: 397 µs per loop

因此,

MATLAB  : 1.3 m-sec
NumPy   : 1.5 m-sec
Numexpr : 0.4 m-sec

设置#2

MATLAB:

>> a = rand([1000*10000,1]);
>> func = @() exp(a);
>> timeit(func)
ans =
    0.0977  % That's 97 m-sec

NumPy:

In [412]: n=1000*10000
     ...: a = np.random.uniform(size=n)
     ...: 

In [413]: %timeit np.exp(a)
10 loops, best of 3: 154 ms per loop

In [414]: %timeit ne.evaluate('exp(a)')
10 loops, best of 3: 36.5 ms per loop

因此,

MATLAB  :  97 m-sec
NumPy   : 154 m-sec
Numexpr :  36 m-sec

使用tic-toc

进行适当的基准测试

问题中的基准测试的错误是我们在一个循环内获得了toc经过的时间,这个循环没有运行足够的时间来给我们任何准确的时间。普遍接受的想法是toc经过的时间必须至少接近1秒标记。

因此,通过这些更正,使用tic-toc进行更准确的时序测试将是 -

tic
for i=1:1000,
    b = exp(a);
end
t=toc;
timing = t./1000

这会产生 -

timing =
    0.0010

这与我们的1.3 m-sec timeit接近。