增长numpy数字数组的最快方法

ttisahbt  于 2023-04-12  发布在  其他
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要求：

  • 我需要从数据中增长一个任意大的数组。
  • 我可以猜测大小（大约100-200），但不能保证数组每次都适合
  • 一旦它增长到它的最终大小，我需要对它执行数值计算，所以我更喜欢最终得到一个2-D numpy数组。
  • 速度是至关重要的。举个例子，对于300个文件中的一个，update（）方法被调用了4500万次（大约需要150秒），finalize（）方法被调用了50万次（总共需要106秒）......总共需要250秒左右。

下面是我的代码：

def __init__(self):
    self.data = []

def update(self, row):
    self.data.append(row)

def finalize(self):
    dx = np.array(self.data)

我尝试的其他东西包括以下代码...但这是waaaay慢。

def class A:
    def __init__(self):
        self.data = np.array([])

    def update(self, row):
        np.append(self.data, row)

    def finalize(self):
        dx = np.reshape(self.data, size=(self.data.shape[0]/5, 5))

下面是一个示意图，它是如何被称为：

for i in range(500000):
    ax = A()
    for j in range(200):
         ax.update([1,2,3,4,5])
    ax.finalize()
    # some processing on ax
numpy

6条答案

按热度按时间
pbgvytdp

pbgvytdp1#

我尝试了一些不同的东西，有时间。

import numpy as np

1.你提到的方法很慢：（32.094秒）

class A:

    def __init__(self):
        self.data = np.array([])

    def update(self, row):
        self.data = np.append(self.data, row)

    def finalize(self):
        return np.reshape(self.data, newshape=(self.data.shape[0]/5, 5))

1.常规ol Python列表：（0.308秒）

class B:

    def __init__(self):
        self.data = []

    def update(self, row):
        for r in row:
            self.data.append(r)

    def finalize(self):
        return np.reshape(self.data, newshape=(len(self.data)/5, 5))

1.尝试在numpy中实现一个arraylist：（0.362秒）

class C:

    def __init__(self):
        self.data = np.zeros((100,))
        self.capacity = 100
        self.size = 0

    def update(self, row):
        for r in row:
            self.add(r)

    def add(self, x):
        if self.size == self.capacity:
            self.capacity *= 4
            newdata = np.zeros((self.capacity,))
            newdata[:self.size] = self.data
            self.data = newdata

        self.data[self.size] = x
        self.size += 1

    def finalize(self):
        data = self.data[:self.size]
        return np.reshape(data, newshape=(len(data)/5, 5))

我是这样计时的

x = C()
for i in xrange(100000):
    x.update([i])

因此，看起来常规的旧Python列表非常好;）

赞(0）分享  回复(0）举报  2023-04-12
lvmkulzt

lvmkulzt2#

np.append（）每次复制数组中的所有数据，但list的容量增加了一个因子（1.125）。list速度快，但内存使用量比array大。如果你关心内存，可以使用python标准库的array模块。
以下是关于此主题的讨论：
How to create a dynamic array

赞(0）分享  回复(0）举报  2023-04-12
b0zn9rqh

b0zn9rqh3#

使用Owen的文章中的类声明，这里是一个修改的定时，具有一些finalize的效果。
简而言之，我发现C类提供了一个比原始帖子中的方法快60倍的实现。
我使用的文件：

#!/usr/bin/python
import cProfile
import numpy as np

# ... class declarations here ...

def test_class(f):
    x = f()
    for i in xrange(100000):
        x.update([i])
    for i in xrange(1000):
        x.finalize()

for x in 'ABC':
    cProfile.run('test_class(%s)' % x)

现在，生成的计时：
答：

903005 function calls in 16.049 seconds

Ordered by: standard name

ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
     1    0.000    0.000   16.049   16.049 <string>:1(<module>)
100000    0.139    0.000    1.888    0.000 fromnumeric.py:1043(ravel)
  1000    0.001    0.000    0.003    0.000 fromnumeric.py:107(reshape)
100000    0.322    0.000   14.424    0.000 function_base.py:3466(append)
100000    0.102    0.000    1.623    0.000 numeric.py:216(asarray)
100000    0.121    0.000    0.298    0.000 numeric.py:286(asanyarray)
  1000    0.002    0.000    0.004    0.000 test.py:12(finalize)
     1    0.146    0.146   16.049   16.049 test.py:50(test_class)
     1    0.000    0.000    0.000    0.000 test.py:6(__init__)
100000    1.475    0.000   15.899    0.000 test.py:9(update)
     1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
100000    0.126    0.000    0.126    0.000 {method 'ravel' of 'numpy.ndarray' objects}
  1000    0.002    0.000    0.002    0.000 {method 'reshape' of 'numpy.ndarray' objects}
200001    1.698    0.000    1.698    0.000 {numpy.core.multiarray.array}
100000   11.915    0.000   11.915    0.000 {numpy.core.multiarray.concatenate}

B：

208004 function calls in 16.885 seconds

Ordered by: standard name

ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
     1    0.001    0.001   16.885   16.885 <string>:1(<module>)
  1000    0.025    0.000   16.508    0.017 fromnumeric.py:107(reshape)
  1000    0.013    0.000   16.483    0.016 fromnumeric.py:32(_wrapit)
  1000    0.007    0.000   16.445    0.016 numeric.py:216(asarray)
     1    0.000    0.000    0.000    0.000 test.py:16(__init__)
100000    0.068    0.000    0.080    0.000 test.py:19(update)
  1000    0.012    0.000   16.520    0.017 test.py:23(finalize)
     1    0.284    0.284   16.883   16.883 test.py:50(test_class)
  1000    0.005    0.000    0.005    0.000 {getattr}
  1000    0.001    0.000    0.001    0.000 {len}
100000    0.012    0.000    0.012    0.000 {method 'append' of 'list' objects}
     1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
  1000    0.020    0.000    0.020    0.000 {method 'reshape' of 'numpy.ndarray' objects}
  1000   16.438    0.016   16.438    0.016 {numpy.core.multiarray.array}

C：

204010 function calls in 0.244 seconds

Ordered by: standard name

ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
     1    0.000    0.000    0.244    0.244 <string>:1(<module>)
  1000    0.001    0.000    0.003    0.000 fromnumeric.py:107(reshape)
     1    0.000    0.000    0.000    0.000 test.py:27(__init__)
100000    0.082    0.000    0.170    0.000 test.py:32(update)
100000    0.087    0.000    0.088    0.000 test.py:36(add)
  1000    0.002    0.000    0.005    0.000 test.py:46(finalize)
     1    0.068    0.068    0.243    0.243 test.py:50(test_class)
  1000    0.000    0.000    0.000    0.000 {len}
     1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
  1000    0.002    0.000    0.002    0.000 {method 'reshape' of 'numpy.ndarray' objects}
     6    0.001    0.000    0.001    0.000 {numpy.core.multiarray.zeros}

类A被更新破坏，类B被终结破坏，类C在这两种情况下都是健壮的。

赞(0）分享  回复(0）举报  2023-04-12
hvvq6cgz

hvvq6cgz4#

在你用来终结的函数中有一个很大的性能差异。考虑下面的代码：

N=100000
nruns=5

a=[]
for i in range(N):
    a.append(np.zeros(1000))

print "start"

b=[]
for i in range(nruns):
    s=time()
    c=np.vstack(a)
    b.append((time()-s))
print "Timing version vstack ",np.mean(b)

b=[]
for i in range(nruns):
    s=time()
    c1=np.reshape(a,(N,1000))
    b.append((time()-s))

print "Timing version reshape ",np.mean(b)

b=[]
for i in range(nruns):
    s=time()
    c2=np.concatenate(a,axis=0).reshape(-1,1000)
    b.append((time()-s))

print "Timing version concatenate ",np.mean(b)

print c.shape,c2.shape
assert (c==c2).all()
assert (c==c1).all()

使用concatenate似乎比第一个版本快两倍，比第二个版本快10倍以上。

Timing version vstack  1.5774928093
Timing version reshape  9.67419199944
Timing version concatenate  0.669512557983
赞(0）分享  回复(0）举报  2023-04-12
lyr7nygr

lyr7nygr5#

多维Numpy数组

除了Owen's和Prashant Kumar's的答案之外，这里还有一个使用多维numpy数组（aka. shape）的版本，它可以加快numpy解决方案的代码。如果你需要经常访问（finalize()）数据，这尤其有用。
| 版本|普拉尚特·库马尔|row_length=1|row_length=5|
| --------------|--------------|--------------|--------------|
| A类- np.append|2.873秒|2.776秒|0.682秒|
| B类- python列表|6.693秒|80.868秒|22.012秒|
| C类-数组列表|0.095秒|0.180秒|0.043秒|
列Prashant Kumar是他在我的机器上执行的示例，以给予比较。row_length=5是初始问题的示例。python list的急剧增加来自{built-in method numpy.array}，这意味着numpy需要更多的时间将多维列表转换为一维列表的数组，并在两者具有相同数字条目的情况下重塑它，例如np.array([[1,2,3]*5])与np.array([1]*15).reshape((-1,3))。
这就是代码：

import cProfile
import numpy as np

class A:
    def __init__(self,shape=(0,), dtype=float):
        """First item of shape is ingnored, the rest defines the shape"""
        self.data = np.array([], dtype=dtype).reshape((0,*shape[1:]))

    def update(self, row):
        self.data = np.append(self.data, row)

    def finalize(self):
        return self.data
    
    
class B:
    def __init__(self, shape=(0,), dtype=float):
        """First item of shape is ingnored, the rest defines the shape"""
        self.shape = shape
        self.dtype = dtype 
        self.data = []

    def update(self, row):
        self.data.append(row)

    def finalize(self):
        return np.array(self.data, dtype=self.dtype).reshape((-1, *self.shape[1:]))
    
    
class C:
    def __init__(self, shape=(0,), dtype=float):
        """First item of shape is ingnored, the rest defines the shape"""
        self.shape = shape
        self.data = np.zeros((100,*shape[1:]),dtype=dtype)
        self.capacity = 100
        self.size = 0

    def update(self, x):
        if self.size == self.capacity:
            self.capacity *= 4
            newdata = np.zeros((self.capacity,*self.data.shape[1:]))
            newdata[:self.size] = self.data
            self.data = newdata

        self.data[self.size] = x
        self.size += 1

    def finalize(self):
        return self.data[:self.size]
    

def test_class(f):
    row_length = 5
    x = f(shape=(0,row_length))
    for i in range(int(100000/row_length)):
        x.update([i]*row_length)
    for i in range(1000):
        x.finalize()

for x in 'ABC':
    cProfile.run('test_class(%s)' % x)

和另一个选项添加到post above from Luca Fiaschi。

b=[]
for i in range(nruns):
    s=time.time()
    c1=np.array(a, dtype=int).reshape((N,1000))
    b.append((time.time()-s))
    
print("Timing version array.reshape ",np.mean(b))

我的计时结果是：

Timing version vstack         0.6863266944885253
Timing version reshape        0.505419111251831
Timing version array.reshape  0.5052066326141358
Timing version concatenate    0.5339600563049316
赞(0）分享  回复(0）举报  2023-04-12
qv7cva1a

qv7cva1a6#

如果你想提高列表操作的性能，可以看看blist库。它是python列表和其他结构的优化实现。
我还没有基准测试，但他们页面上的结果似乎很有希望。

赞(0）分享  回复(0）举报  2023-04-12
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