內置範圍或numpy.arange：哪個效率更高？

Question

當使用範圍表達式對一個大型數組進行迭代時，是否應該使用Python的內置範圍函數或numpy的arange以獲得最佳性能？

我到目前爲止的推理：

arange可能訴諸於本地實現，並且可能會更快，因此，另一方面，arange返回一個完整的數組，佔用內存，所以可能會有開銷。 Python 3的範圍表達式是一個生成器，它並不包含內存中的所有值。

Answer 1

對於大型數組，numpy應該是更快的解決方案。

在numpy中，您應該使用矢量化計算組合ufuncs和indexing解決您的問題，因爲它運行在C速度。 與此相比，循環播放numpy數組效率低下。你可以做的最糟糕的事情就是遍歷整個數組，其索引創建時使用range或np.arange作爲你問題的第一句話，但我不確定你是否真的這麼認爲。）

import numpy as np 
import sys 

sys.version 
# out: '2.7.3rc2 (default, Mar 22 2012, 04:35:15) \n[GCC 4.6.3]' 
np.version.version 
# out: '1.6.2' 

size = int(1E6) 

%timeit for x in range(size): x ** 2 
# out: 10 loops, best of 3: 136 ms per loop 

%timeit for x in xrange(size): x ** 2 
# out: 10 loops, best of 3: 88.9 ms per loop 

# avoid this 
%timeit for x in np.arange(size): x ** 2 
#out: 1 loops, best of 3: 1.16 s per loop 

# use this 
%timeit np.arange(size) ** 2 
#out: 100 loops, best of 3: 19.5 ms per loop 

因此，對於這種情況下numpy的比使用xrange如果你這樣做是正確的快4倍。取決於你的問題，numpy比4倍或5倍加速要快得多。

this question的答案解釋了使用numpy數組代替python列表的大數據集的更多優點。

Answer 2

首先，如@bmu，所寫，您應該使用向量化計算的組合，ufuncs和索引。確實存在一些需要顯式循環的情況，但這些情況非常罕見。

如果需要顯式循環，使用python 2.6和2.7，你應該使用xrange（見下文）。從你說的，在Python 3中，範圍與xrange（返回一個發生器）相同。所以也許範圍對你很好。

現在，你應該嘗試一下自己 （使用timeit： - 這裏的IPython的「神奇功能」）：

%timeit for i in range(1000000): pass 
[out] 10 loops, best of 3: 63.6 ms per loop 

%timeit for i in np.arange(1000000): pass 
[out] 10 loops, best of 3: 158 ms per loop 

%timeit for i in xrange(1000000): pass 
[out] 10 loops, best of 3: 23.4 ms per loop 

此外，如上文提到的，大多數的時候，可以使用numpy的矢量/數組公式（或ufunc等）運行交流速度：快得多。這就是我們所說的「矢量編程」。它使程序比C更容易實現（並且更易讀），但最終速度幾乎一樣快。