我很好奇它使用
np.empty而不是
np.zeros实际上有多大差异,还有关于
np.ones的差异.我运行这个小脚本来测试每个创建一个大型数组所需的时间：
import numpy as np
from timeit import timeit
N = 10_000_000
dtypes = [np.int8, np.int16, np.int32, np.int64,
np.uint8, np.uint16, np.uint32, np.uint64,
np.float16, np.float32, np.float64]
rep= 100
print(f'{"DType":8s} {"Empty":>10s} {"Zeros":>10s} {"Ones":>10s}')
for dtype in dtypes:
name = dtype.__name__
time_empty = timeit(lambda: np.empty(N, dtype=dtype), number=rep) / rep
time_zeros = timeit(lambda: np.zeros(N, dtype=dtype), number=rep) / rep
time_ones = timeit(lambda: np.ones(N, dtype=dtype), number=rep) / rep
print(f'{name:8s} {time_empty:10.2e} {time_zeros:10.2e} {time_ones:10.2e}')
并获得下表：
DType Empty Zeros Ones
int8 1.39e-04 1.76e-04 5.27e-03
int16 3.72e-04 3.59e-04 1.09e-02
int32 5.85e-04 5.81e-04 2.16e-02
int64 1.28e-03 1.13e-03 3.98e-02
uint8 1.66e-04 1.62e-04 5.22e-03
uint16 2.79e-04 2.82e-04 9.49e-03
uint32 5.65e-04 5.20e-04 1.99e-02
uint64 1.16e-03 1.24e-03 4.18e-02
float16 3.21e-04 2.95e-04 1.06e-02
float32 6.31e-04 6.06e-04 2.32e-02
float64 1.18e-03 1.16e-03 4.85e-02
从中我提取了两个有些令人惊讶的结论：
> np.empty和np.zeros的性能几乎没有区别,可能除了int8的一些差异.我不明白为什么会这样.创建一个空数组应该更快,实际上我已经看到了这个的报告(例如Speed of np.empty vs np.zeros).
> np.zeros和np.ones之间有很大的不同.我怀疑这与内存归零的高性能方法有关,不适用于用常量填充内存区域,但我真的不知道如何或在什么级别这样可行.
这些结果的解释是什么？
我在Windows 10(使用MKL)上使用NumPy 1.15.4和Python 3.6 Anaconda,我有一个Intel Core i7-7700K CPU.
编辑：根据评论中的建议,我尝试运行基准交错每个单独的试验和最后的平均,但我看不出结果的显着差异.但是,在相关的说明中,我不知道NumPy中是否有任何机制可以重用刚刚删除的数组的内存,这会使这些措施变得不切实际(尽管时间似乎与数据类型大小相关)对于空数组).
最佳答案 这应该是一个评论,但它不适合.这是脚本的一个小扩展.有一些“手工制作”的零和一个版本.
import numpy as np
from timeit import timeit
N = 10_000_000
dtypes = [np.int8, np.int16, np.int32, np.int64,
np.uint8, np.uint16, np.uint32, np.uint64,
np.float16, np.float32, np.float64]
rep= 100
print(f'{"DType":8s} {"Empty":>10s} {"Zeros":>10s} {"Ones":>10s}')
for dtype in dtypes:
name = dtype.__name__
time_empty = timeit(lambda: np.empty(N, dtype=dtype), number=rep) / rep
time_zeros = timeit(lambda: np.zeros(N, dtype=dtype), number=rep) / rep
time_ones = timeit(lambda: np.ones(N, dtype=dtype), number=rep) / rep
time_full_zeros = timeit(lambda: np.full(N, 0, dtype=dtype), number=rep) / rep
time_full_ones = timeit(lambda: np.full(N, 1, dtype=dtype), number=rep) / rep
time_empty_zeros = timeit(lambda: np.copyto(np.empty(N, dtype=dtype), 0), number=rep) / rep
time_empty_ones = timeit(lambda: np.copyto(np.empty(N, dtype=dtype), 1), number=rep) / rep
print(f'{name:8s} {time_empty:10.2e} {time_zeros:10.2e} {time_ones:10.2e} {time_full_zeros:10.2e} {time_full_ones:10.2e} {time_empty_zeros:10.2e} {time_empty_ones:10.2e} ')
时间是暗示性的.
DType Empty Zeros Ones
int8 1.37e-06 6.33e-04 5.73e-04 5.76e-04 5.73e-04 6.05e-04 5.82e-04
int16 1.61e-06 1.55e-03 3.54e-03 3.54e-03 3.56e-03 3.54e-03 3.54e-03
int32 7.22e-06 6.99e-06 1.24e-02 1.20e-02 1.25e-02 1.19e-02 1.21e-02
int64 8.26e-06 8.06e-06 2.62e-02 2.64e-02 2.61e-02 2.62e-02 2.62e-02
uint8 1.32e-06 6.30e-04 5.85e-04 5.86e-04 5.77e-04 5.70e-04 5.83e-04
uint16 1.32e-06 1.63e-03 3.61e-03 3.65e-03 4.08e-03 4.08e-03 3.58e-03
uint32 7.08e-06 7.20e-06 1.48e-02 1.41e-02 1.63e-02 1.44e-02 1.32e-02
uint64 7.14e-06 7.13e-06 2.69e-02 2.67e-02 2.82e-02 2.68e-02 2.72e-02
float16 1.31e-06 1.55e-03 3.56e-03 3.79e-03 3.54e-03 3.53e-03 3.55e-03
float32 7.11e-06 6.95e-06 1.36e-02 1.35e-02 1.37e-02 1.35e-02 1.37e-02
float64 7.27e-06 7.33e-06 3.13e-02 3.00e-02 2.75e-02 2.80e-02 2.75e-02
重新零比我似乎记得的更快,正如评论中所建议的那样,零确实使用了calloc,它是一个系统例程,其唯一目的是分配零块,这可能是很好的.
