【附代码】NumPy加速库NumExpr（大数据）

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已于 2024-02-07 21:37:37 修改

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#numpy #大数据

于 2024-02-07 20:54:31 首次发布

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作者：小猪快跑

基础数学&计算数学，从事优化领域5年+，主要研究方向：MIP求解器、整数规划、随机规划、智能优化算法

如有错误，欢迎指正。如有更好的算法，也欢迎交流！！！——@小猪快跑

测试电脑配置

博主三千元电脑的渣渣配置：

CPU model: AMD Ryzen 7 7840HS w/ Radeon 780M Graphics, instruction set [SSE2|AVX|AVX2|AVX512]
Thread count: 8 physical cores, 16 logical processors, using up to 16 threads

数组加减乘除

我们计算 2 * a + 3 * b，发现在数据量较大时候，NumExpr明显快于NumPy
在这里插入图片描述

import perfplot
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import numexpr as ne


def numpy_add(a, b):
    return 2 * a + 3 * b


def numexpr_add(a, b):
    return ne.evaluate("2 * a + 3 * b")


if __name__ == '__main__':
    b = perfplot.bench(
        setup=lambda n: (np.random.rand(n), np.random.rand(n)),
        kernels=[
            numpy_add,