【掌握NumPy，加速数据处理】实战优化代码实例解析

引言

NumPy是Python顶用于数值打算的重要库，它供给了高效的数组操纵跟数学打算功能。在数据科学跟呆板进修范畴，NumPy的广泛利用使得数据处理跟分析变得愈加高效。但是，对大年夜型数据集或复杂打算，NumPy的机能可能成为瓶颈。本文将经由过程实战代码实例剖析，展示怎样优化NumPy代码，减速数据处理。

NumPy元素范例：内存优化与打算减速的基石

NumPy的元素范例（dtype）是其核心不雅点之一，正确抉择跟利用dtype可能明显进步内存效力跟打算速度。

数据范例抉择

以下是一些罕见的NumPy数据范例及其在内存占用跟打算速度上的差别：

import numpy as np

# int8: 8位有标记整数
int8_arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int8)

# int16: 16位有标记整数
int16_arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int16)

# int32: 32位有标记整数
int32_arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)

# int64: 64位有标记整数
int64_arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int64)

# uint8: 8位无标记整数
uint8_arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.uint8)

# uint16: 16位无标记整数
uint16_arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.uint16)

# uint32: 32位无标记整数
uint32_arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.uint32)

# uint64: 64位无标记整数
uint64_arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.uint64)

内存优化

# 利用int8范例增加内存占用
large_array = np.random.randint(0, 256, size=1000000)
large_array = large_array.astype(np.int8)
print(large_array.nbytes)  # 输出：5000000

打算减速

# 利用int64范例停止打算减速
large_array = np.random.randint(0, 1000000000, size=1000000)
result = np.sum(large_array.astype(np.int64))
print(result)

向量化操纵：避免for轮回，减速数据处理

NumPy中的函数跟操纵都是针对全部数组停止的，而不是一一元素停止操纵。如许可能避免利用for轮返来遍历数组，并且可能利用底层优化实现高效的打算。

向量化操纵实例

import numpy as np

# 创建两个数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 利用向量化操纵打算两个数组的跟
c = a + b
print(c)  # 输出：[5 7 9]

播送（Broadcasting）：主动扩大年夜数组，实现高效打算

NumPy中的播送功能可能主动处理差别外形的数组之间的运算，而无需显式地编写轮回。播送可能将较小的数组主动扩大年夜为较大年夜的数组，以便停止元素级其余操纵。

播送实例

import numpy as np

# 创建一个数组跟一个标量
a = np.array([1, 2, 3])
b = 2

# 利用播送将标量与数组相加
c = a + b
print(c)  # 输出：[3 4 5]

聚合函数：高效打算数组统计信息

NumPy供给了很多聚合函数（如sum、mean、max、min等），可能对全部数组或指定轴上的元素停止聚合操纵。这些函数可能避免利用for轮返来一一元素停止打算。

聚合函数实例

import numpy as np

# 创建一个二维数组
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 对全部数组停止求跟
sum_a = np.sum(a)
print(sum_a)  # 输出：21

# 按列求跟
sum_axis0 = np.sum(a, axis=0)
print(sum_axis0)  # 输出：[5 7 9]

# 按行求跟
sum_axis1 = np.sum(a, axis=1)
print(sum_axis1)  # 输出：[6 15]

NumExpr：减速NumPy打算

NumExpr是一个对NumPy打算式停止的机能优化。NumExpr的利用及其简单，只须要将本来的NumPy语句利用双引号框起来，并利用numexpr中的evaluate方法挪用即可。

NumExpr实例

import numpy as np
import numexpr as ne

# 创建一个数组
a = np.linspace(0, 1000, 1000)

# NumPy打算
timeit_numpy = timeit.timeit('a**10', globals=globals(), number=10)

# NumExpr打算
timeit_numexpr = timeit.timeit('ne.evaluate("a**10")', globals=globals(), number=10)

print(f'NumPy打算时光：{timeit_numpy}')
print(f'NumExpr打算时光：{timeit_numexpr}')

Numba：利用LLVM编译器减速Python代码

Numba利用行业标准的LLVM编译器库在运转时将Python函数转换为优化的呆板代码。Python中Numba编译的数值算法可能濒临C或FORTRAN的速度。

Numba实例

from numba import jit

@jit(nopython=True)
def sum_array(arr):
    return np.sum(arr)

# 创建一个数组
a = np.random.randint(0, 1000000, size=1000000)

# 利用Numba减速求跟
result = sum_array(a)
print(result)

总结

经由过程以上实战代码实例剖析，我们可能看到NumPy在数据处理跟打算中存在宏大年夜的上风。经由过程优化NumPy代码，我们可能明显进步数据处理速度跟效力。在现实利用中，我们可能根据具体须要抉择合适的数据范例、向量化操纵、聚合函数以及机能优化东西，从而实现高效的NumPy数据处理。