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Numpy转置函数速度和用例

transpose numpy python

ccsv · 技术社区 · 7 年前

那么为什么NumPy转置 .T 快于 np.transpose() ?

b = np.arange(10)

#Transpose .T
t=b.reshape(2,5).T

#Transpose function
t = np.transpose(b.reshape(2,5))

#Transpose function without wrapper
t = b.reshape(2,5).transpose()

我做了一个 timeit Jupyter的两个项目:

%timeit -n 1000 b.reshape(2,5).T

1000 loops, best of 3: 391 ns per loop

%timeit -n 1000 np.transpose(b.reshape(2,5))

1000 loops, best of 3: 600 ns per loop

%timeit -n 1000 b.reshape(2,5).transpose()

1000 loops, best of 3: 422 ns per loop

为了检查可伸缩性,我做了一个更大的矩阵:

b = np.arange( 100000000)

%timeit -n 1000 b.reshape(10000,10000).T

1000 loops, best of 3: 390 ns per loop

%timeit -n 1000 np.transpose(b.reshape(10000,10000))

1000 loops, best of 3: 611 ns per loop

%timeit -n 1000 b.reshape(10000,10000).transpose()

1000 loops, best of 3: 435 ns per loop

在这两种情况下 .T 方法比包装器快2倍,比使用 .transpose() 为什么会这样?是否有一个用例 np.transpose 会更好吗?

1 回复 | 直到 7 年前

Brad Solomon 7 年前

一个原因可能是 np.transpose(a) 只是打电话而已 a.transpose() 内部,而 a、转置() 更直接。在 source 您有:

def transpose(a, axes=None):
    return _wrapfunc(a, 'transpose', axes)

哪里 _wrapfunc 反过来 is just :

def _wrapfunc(obj, method, *args, **kwds):
    try:
        return getattr(obj, method)(*args, **kwds)
    except (AttributeError, TypeError):
        return _wrapit(obj, method, *args, **kwds)

此映射到 getattr(a, 'transpose') 在这种情况下。 _wrapfunc公司 被许多模块级函数用于访问方法,通常是 ndarray 类或任何第一个参数的类。

(注: .T 与相同 .transpose() ,但如果数组具有<2个尺寸。)

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