python数组操作加法_Numpy数组索引和/或加法似乎是

我一直在研究numpy数组的基准测试，因为当我试图在脚本中用numpy数组替换python数组时，得到的结果比预期的要慢。在

我知道我错过了什么，我希望有人能澄清我的无知。在

我创建了两个函数并计时NUM_ITERATIONS = 1000

def np_array_addition():

np_array = np.array([1, 2])

for x in xrange(NUM_ITERATIONS):

np_array[0] += x

np_array[1] += x

def py_array_addition():

py_array = [1, 2]

for x in xrange(NUM_ITERATIONS):

py_array[0] += x

py_array[1] += x

结果：

^{pr2}$

什么给予？是什么导致了经济的大幅放缓？我想如果我使用静态大小的数组，numpy的速度至少是相同的。在

谢谢！在

更新：

numpy数组访问速度慢一直困扰着我，我想“嘿，它们只是内存中的数组，对吧？辛顿应该解决这个问题！”在

它做到了。这是我修改后的基准import numpy as np

cimport numpy as np

ctypedef np.int_t DTYPE_t

NUM_ITERATIONS = 200000

def np_array_assignment():

cdef np.ndarray[DTYPE_t, ndim=1] np_array = np.array([1, 2])

for x in xrange(NUM_ITERATIONS):

np_array[0] += 1

np_array[1] += 1

def py_array_assignment():

py_array = [1, 2]

for x in xrange(NUM_ITERATIONS):

py_array[0] += 1

py_array[1] += 1

我将np_array重新定义为cdef np.ndarray[DTYPE_t, ndim=1]print(timeit(py_array_assignment, number=3))

# 0.03459

print(timeit(np_array_assignment, number=3))

# 0.00755

这是因为python也在优化python函数。纯python中python函数的计时是print(timeit(py_array_assignment, number=3))

# 0.12510

17倍加速。当然，这是个愚蠢的例子，但我认为它很有教育意义。在

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