python中的Numpy二维数组遍历与二维数组切片后遍历效率比较

在 python-numpy 使用中，可以用双层 for循环对数组元素进行访问，也可以切片成每一行后进行一维数组的遍历。

代码如下：

import numpy as np
import time
NUM = 160


a=np.random.random((NUM,NUM))
start = time.time()
for i in range(NUM):
? ? for j in range(NUM):
? ? ? ? if a[i][j] == 1.0:
? ? ? ? ? ? pass
end1 = ?time.time()

for ii in range(NUM):
? ? b = a[ii,:]
? ? for jj in range(NUM):
? ? ? ? if b[jj] == 1.0:
? ? ? ? ? ? pass?
end2 = ?time.time()
print("end1",end1-start)
print("end2",end2-end1)

由于生成的是[0,1)中的数，因此两种操作会遍历所有的元素。 多轮测试后，耗时如下:

当NUM为160时：

当NUM为1600时：

结论： 切片后遍历更快
原因：
楼主还暂不明确

一个想法：

b=a[ii,:]

在numpy中，为了提高效率，这种切片出来的子矩阵其实都是原矩阵的引用而已，所以改变子矩阵，原矩阵还是会变的
所以在内层循环中，第二种方法是在那一行元素所在的内存进行寻找。而第一种方法是先定位到行，再定位到列，所以比较慢？
大家是怎么想的呢？

关于 numba 在小数据量下的速度慢于普通操作

什么是numba？

numba

实验比较：

import numpy as np
import time
NUM = 160
from numba import jit
a=np.random.random((NUM,NUM))

@jit(nopython=True)
def fun1(a):
? ? for i in range(NUM):
? ? ? ? for j in range(NUM):
? ? ? ? ? ? if a[i][j] == 1.0:
? ? ? ? ? ? ? ? pass

def fun2(a):
? ? for i in range(NUM):
? ? ? ? for j in range(NUM):
? ? ? ? ? ? if a[i][j] == 1.0:
? ? ? ? ? ? ? ? pass
? ??
@jit(nopython=True)
def fun3(a):
? ? for ii in range(NUM):
? ? ? ? b = a[ii,:]
? ? ? ? for jj in range(NUM):
? ? ? ? ? ? if b[jj] == 1.0:
? ? ? ? ? ? ? ? pass?


def fun4(a):
? ? for iii in range(NUM):
? ? ? ? b = a[iii,:]
? ? ? ? for jjj in range(NUM):
? ? ? ? ? ? if b[jjj] == 1.0:
? ? ? ? ? ? ? ? pass?

start = time.time()
fun1(a)
end1 = ?time.time()
fun2(a)
end2 = ?time.time()
fun3(a)
end3 = ?time.time()
fun4(a)
end4 = ?time.time()
print("end1",end1-start)
print("end2",end2-end1)
print("end3",end3-end2)
print("end4",end4-end3)

首先，当NUM为1600时，结果如下：

end1 0.2991981506347656 #无切片，有加速
end2 0.6372940540313721 #无切片，无加速
end3 0.08377814292907715 #有切片，有加速
end4 0.358079195022583   #有切片，无加速

其他条件相同的情况下，有切片的速度更快。同样，有numba加速的也比没加速的快。
但当NUM =160时， 结果如下：

end1 0.29620814323425293   #无切片，有加速
end2 0.006980180740356445  #无切片，无加速
end3 0.08580684661865234   #有切片，有加速
end4 0.0029993057250976562 #有切片，无加速

有切片依旧比无切片的快。但是有numba加速的却比没有numba加速的慢。
原来@jit(nopython=True)只是对函数进行修饰，第一次调用会进行编译，编译成机器码，之后速度就会很快。

实验代码如下：

import numpy as np
import time
NUM = 160
from numba import jit
a=np.random.random((NUM,NUM))

@jit(nopython=True)
def fun1(a):
? ? for i in range(NUM):
? ? ? ? for j in range(NUM):
? ? ? ? ? ? if a[i][j] == 1.0:
? ? ? ? ? ? ? ? pass

def fun2(a):
? ? for i in range(NUM):
? ? ? ? for j in range(NUM):
? ? ? ? ? ? if a[i][j] == 1.0:
? ? ? ? ? ? ? ? pass
? ??
@jit(nopython=True)
def fun3(a):
? ? for ii in range(NUM):
? ? ? ? b = a[ii,:]
? ? ? ? for jj in range(NUM):
? ? ? ? ? ? if b[jj] == 1.0:
? ? ? ? ? ? ? ? pass?


def fun4(a):
? ? for iii in range(NUM):
? ? ? ? b = a[iii,:]
? ? ? ? for jjj in range(NUM):
? ? ? ? ? ? if b[jjj] == 1.0:
? ? ? ? ? ? ? ? pass?

for b in range(4):
? ? start = time.time()
? ? fun1(a)
? ? end1 = ?time.time()
? ? fun2(a)
? ? end2 = ?time.time()
? ? fun3(a)
? ? end3 = ?time.time()
? ? fun4(a)
? ? end4 = ?time.time()
? ? print("end1",end1-start)
? ? print("end2",end2-end1)
? ? print("end3",end3-end2)
? ? print("end4",end4-end3)
? ? print("---")

结果如下：

end1 0.29421305656433105
end2 0.0059833526611328125
end3 0.08181905746459961
end4 0.0029909610748291016
---
end1 0.0
end2 0.005949735641479492
end3 0.0
end4 0.004008769989013672
---
end1 0.0
end2 0.006977558135986328
end3 0.0
end4 0.00399017333984375
---
end1 0.0
end2 0.005974292755126953
end3 0.0
end4 0.003837108612060547
---

结论：

numba 加速时，第一次需要编译，需要耗时。之后调用就不需要了。

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