python的ufunc的示例

来源：互联网发布：比淘宝助理好用的软件编辑：程序博客网时间：2024/05/14 18:24

import numpy as npimport timeclass A:def test_sum1(self,  _x):'''用python的方法计算-最慢'''self.sum = 0for x in _x:self.sum += xreturn self.sumdef test_sum2(self,  _x):'''直接用numpy的sum方法计算-最快'''self.sum = np.sum (_x)return self.sumdef my_sum3(self, _item):self.sum += _itemdef test_sum3(self,  _x):'''这是一种形式的ufun调用'''self.sum = 0func = np.frompyfunc(lambda x:self.my_sum3(x), 1,  1)func (_x)return self.sumdef my_sum4(self):def my_sum_ufnc(_item):self.sum += _itemreturn np.frompyfunc (my_sum_ufnc,  1,  1)def test_sum4(self,  _x):'''这是一种更快速的调用'''self.sum = 0self.my_sum4()(_x)return self.sumif __name__ == '__main__':x = np.linspace(1,  10000,  10000000)a = A()print (x)start = time.clock()s = a.test_sum1(x)print ('%d, %.10f' % (s,  time.clock() - start))start = time.clock()s = a.test_sum2(x)print ('%d, %.10f' % (s,  time.clock() - start))start = time.clock()s = a.test_sum3(x)print ('%d, %.10f' % (s,  time.clock() - start))start = time.clock()s = a.test_sum4(x)print ('%d, %.10f' % (s,  time.clock() - start))

运行记录为：

50004999999, 3.4893534567
50004999999, 0.0122221365
50004999999, 4.7048496905
50004999999, 2.7798599126

可见使用test_sum4()是最快的ufunc。

相应的，对这个实验的疑问

numpy的frompyfunc()的最后一个参数，指明了ufunc的返回值，尝试设为0后，报异常!问题是，我只是求和，确实也不用针对每个元素返回一个值。
如何写出一个漂亮的，如同numpy.sum()那么飞速的求和函数呢？请大家赐教!