Python 利用numpy高效能計算

使用anaconda或者intel的高效能python distribution安裝。預設numpy已經鏈結mkl。

export omp_num_threads=n

n對應物理核心數為佳，如果**寫的不夠好可以酌情加到超執行緒後邏輯核心數。

如：i7 6800k，6核12執行緒。純高效能計算n設定為6，如果操作的不是連續記憶體可以最大設定到12。

# norm

import numpy as np
norm_val = np.norm(a)

例如：

a = np.random.rand(10,20,30) #10x20x30 matrix

print(a[a>0.5])

目標函式： f(

x)={

xx2x

<

0.50.5≤x

import numpy as np

x = np.random.rand(2000)
np.vectorize(lambda x:x if x<0.5
else x** 2.0)(x)
#1000 loops, best of 3: 188 µs per loop
f = lambda x: x if x<0.5
else x ** 2.0
np.fromiter((f(xi) for xi in x),x.dtype,count=len(x))
#1000 loops, best of 3: 237 µs per loop
np.where(x<5,x,x**2.0)
# 100000 loops, best of 3: 3.9 µs per loop
np.array(map(f,x))
# 1000000 loops, best of 3: 1.32 µs per loop
np.array([f(xi) for xi in x])
# 1000 loops, best of 3: 238 µs per loop

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