如何获得 NumPy 的最佳性能

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id ( a ) == aid

True

c = a * 2 ; id ( c ) == aid

False

一定要选择真正需要的操作类型。隐式拷贝操作很明显很慢，如下所示：

% % timeit a = np . zeros ( 10000000 )

a *= 2

10 loops , best of 3 : 19.2 ms per loop

% % timeit a = np . zeros ( 10000000 )

b = a * 2

10 loops , best of 3 : 42.6 ms per loop

4. 重塑一个数组可能涉及到拷贝操作，也可能涉及不到。原因将在下面解释。例如，重塑一个二维矩阵不涉及拷贝操作，除非它被转置（或更一般的非连续操作）：

a = np . zeros (( 10 , 10 )); aid = id ( a ); aid

53423728

重塑一个数组，同时保留其顺序，并不触发拷贝操作。

b = a . reshape (( 1 , - 1 )); id ( b ) == aid

True

转置一个数组会改变其顺序，所以这种重塑会触发拷贝操作。

c = a . T . reshape (( 1 , - 1 )); id ( c ) == aid

False

因此，后边的指令比前边的指令明显要慢。

5. 数组的flatten和revel方法将数组变为一个一维向量（铺平数组）。flatten方法总是返回一个拷贝后的副本，而revel方法只有当有必要时才返回一个拷贝后的副本（所以该方法要快得多，尤其是在大数组上进行操作时）。

d = a . flatten (); id ( d ) == aid

False

e = a . ravel (); id ( e ) == aid

True

% timeit a . flatten ()

1000000 loops , best of 3 : 881 ns per loop

% timeit a

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