本文主要是介绍python的ufunc的示例,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
import numpy as np
import timeclass A:def test_sum1(self, _x):'''用python的方法计算-最慢'''self.sum = 0for x in _x:self.sum += xreturn self.sumdef test_sum2(self, _x):'''直接用numpy的sum方法计算-最快'''self.sum = np.sum (_x)return self.sumdef my_sum3(self, _item):self.sum += _itemdef test_sum3(self, _x):'''这是一种形式的ufun调用'''self.sum = 0func = np.frompyfunc(lambda x:self.my_sum3(x), 1, 1)func (_x)return self.sumdef my_sum4(self):def my_sum_ufnc(_item):self.sum += _itemreturn np.frompyfunc (my_sum_ufnc, 1, 1)def test_sum4(self, _x):'''这是一种更快速的调用'''self.sum = 0self.my_sum4()(_x)return self.sumif __name__ == '__main__':x = np.linspace(1, 10000, 10000000)a = A()print (x)start = time.clock()s = a.test_sum1(x)print ('%d, %.10f' % (s, time.clock() - start))start = time.clock()s = a.test_sum2(x)print ('%d, %.10f' % (s, time.clock() - start))start = time.clock()s = a.test_sum3(x)print ('%d, %.10f' % (s, time.clock() - start))start = time.clock()s = a.test_sum4(x)print ('%d, %.10f' % (s, time.clock() - start))
运行记录为:
50004999999, 3.4893534567
50004999999, 0.0122221365
50004999999, 4.7048496905
50004999999, 2.7798599126
可见使用test_sum4()是最快的ufunc。
相应的,对这个实验的疑问
- numpy的frompyfunc()的最后一个参数,指明了ufunc的返回值,尝试设为0后,报异常!问题是,我只是求和,确实也不用针对每个元素返回一个值。
- 如何写出一个漂亮的,如同numpy.sum()那么飞速的求和函数呢?请大家赐教!
这篇关于python的ufunc的示例的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!