Pythonの數(shù)値コンピューティングパフォーマンスを改善するための鍵は、そのベクトル化された操作と効率的なメモリ管理です。 1. Pythonリストの代わりにNumpy配列を使用して、メモリの使用量を削減し、コンピューティング速度を向上させます。 2.明示的なループを避けるために、さまざまな形狀のアレイを直接計(jì)算できるように、ブロードキャストメカニズムを合理的に使用します。 3. Pythonネイティブループを避け、ベクトル化された操作を使用して実行効率を大幅に改善してみてください。 4.適切なデータ型（float64の代わりにfloat32など）を選択し、メモリを保存してコンピューティングをスピードアップし、精度の問題に注意を払います。これらの原則に従うことで、高性能の數(shù)値計(jì)算におけるNumpyの利點(diǎn)に完全なプレイを與えることができます。
Python自體は高性能コンピューティング用に設(shè)計(jì)されていませんが、Numpyでは、數(shù)値計(jì)算の素晴らしい仕事をします。 Numpyは、効率的な配列操作と數(shù)學(xué)的関數(shù)を提供し、Pythonが大規(guī)模なデータを処理するときに優(yōu)れたパフォーマンスを維持できるようにします?？茖W(xué)的コンピューティング、データ分析、または機(jī)械學(xué)習(xí)にPythonを使用する必要がある場合、Numpyはほとんど避けられない基本ツールです。
次の部分は、実際の使用の観點(diǎn)から始まり、高性能の數(shù)値計(jì)算のためにnumpyをうまく使用する方法について説明します。
Pythonリストの代わりにNumpyアレイを使用します
Python獨(dú)自のリスト（リスト）は柔軟ですが、大量の數(shù)値データを処理する場合は効率的ではありません。対照的に、Numpyのndarrayは、數(shù)値操作に最適化されたデータ構(gòu)造です。
- メモリフットプリントの低い：numpyアレイは、タイプ情報(bào)を伝えるPythonリストとは異なり、同じタイプのデータを保存します。
- より高速な計(jì)算：numpyのベクトル化された操作がCに実裝されています。これは、Pythonループよりもはるかに高速です。
たとえば、リスト內(nèi)の各番號に1を追加する必要があります。このようなPythonネイティブライティングを使用することが可能です：
a = [範(fàn)囲內(nèi)のxのx 1（1000000）]]
そして、numpyを使用することはこれを行うことができます：
npとしてnumpyをインポートします a = np.arange（1000000）1
後者は、コードをより簡潔にするだけでなく、実行速度を大幅に改善しました。
放送メカニズムの合理的な使用（放送）
ブロードキャストは、numpyの非常に強(qiáng)力な機(jī)能であり、さまざまな形狀の配列が寸法を手動で拡張することなく操作を?qū)g行できるようにします。
たとえば、2次元配列a（形狀は（3,4））と1次元配列b（形狀は（4、））があり、直接記述できます。
c = ab
Numpyは、計(jì)算のためにB shapeにbを自動的に拡張します。このメカニズムは、多くの不要なループを回避し、コードをより直感的に見せます。
しかし、注意してください：
- ブロードキャストは全能ではなく、2つの配列の寸法は「互換」でなければなりません（つまり、寸法の1つは1以下です）
- 誤って放送を使用している場合、結(jié)果は期待と矛盾する可能性があります。
Pythonループの使用を避け、操作を自動補(bǔ)強(qiáng)してみてください
これは、Numpy Performanceの最適化の中核原則の1つです。 numpyの基礎(chǔ)となる層がCで実裝されるため、そのベクトル化操作は、C。pythonのネイティブループに近い速度にほぼ到達(dá)する可能性があります。
たとえば、2つの配列の対応する要素の2乗の違いの合計(jì)を計(jì)算します。
＃推奨されない結(jié)果= 0
範(fàn)囲のiの場合（len（a））：
result =（a [i] -b [i]）** 2
＃推奨結(jié)果= np.sum（（a -b）** 2）後者は短いコードを持っているだけでなく、數(shù)十倍または數(shù)百倍速く実行されます。
アレイを処理するためにループ用のforループを書いていることに気付いた場合、それをnumpyの組み込み関數(shù)に置き換える方法があるかどうかを考える必要があります。
メモリを保存し、適切なデータ型を使用してスピードアップ
Numpyは、 int32 、 float64 、 complex128など、さまざまなデータ型をサポートしています。適切なデータ型を選択すると、メモリを保存するだけでなく、コンピューティング速度も高速化します。
たとえば、精度が高すぎない場合は、デフォルトのfloat64 float32置き換えることができます。
arr = np.array（[1.0、2.0、3.0]、dtype = np.float32）
これにより、メモリの使用量が半分になり、一部の操作が高速になります。もちろん、特に蓄積された計(jì)算を多く行う場合は、精度損失の問題にも注意を払う必要があります。
基本的にそれだけです。 Numpyのパフォーマンスの利點(diǎn)は、主にそのベクトル化された設(shè)計(jì)と効率的なメモリ管理からもたらされます。 Pythonネイティブループを回避し、ブロードキャストとデータ型を合理的に使用する限り、高速かつ明確な數(shù)値計(jì)算コードを記述できます。
以上がPython Numpyを使用した高性能數(shù)値コンピューティングの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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python `@classmethod`デコレーターが説明しました
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