无需复制数组即可替代numpy roll - python

我正在执行类似以下代码的操作，但对np.roll（）函数的性能不满意。我对baseArray和otherArray求和，其中baseArray在每次迭代中由一个元素滚动。但是我在滚动它时不需要baseArray的副本，我更喜欢这样一种视图，例如，当我将baseArray与其他数组求和时，如果baseArray被滚动了两次，则basearray的2nd元素与第0个元素相加otherArray，baseArray的第三个元素与otherArray的第一个元素相加。

即获得与np.roll（）相同的结果，但不复制数组。

import numpy as np
from numpy import random
import cProfile

def profile():
    baseArray = np.zeros(1000000)
    for i in range(1000):
        baseArray= np.roll(baseArray,1)
        otherArray= np.random.rand(1000000)
        baseArray=baseArray+otherArray

cProfile.run('profile()')

输出（注意第三行-滚动功能）：

         9005 function calls in 26.741 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    5.123    5.123   26.740   26.740 <ipython-input-101-9006a6c0d2e3>:5(profile)
        1    0.001    0.001   26.741   26.741 <string>:1(<module>)
     1000    0.237    0.000    8.966    0.009 numeric.py:1327(roll)
     1000    0.004    0.000    0.005    0.000 numeric.py:476(asanyarray)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
     1000   12.650    0.013   12.650    0.013 {method 'rand' of 'mtrand.RandomState' objects}
     1000    0.005    0.000    0.005    0.000 {method 'reshape' of 'numpy.ndarray' objects}
     1000    6.390    0.006    6.390    0.006 {method 'take' of 'numpy.ndarray' objects}
     2000    1.345    0.001    1.345    0.001 {numpy.core.multiarray.arange}
     1000    0.001    0.000    0.001    0.000 {numpy.core.multiarray.array}
     1000    0.985    0.001    0.985    0.001 {numpy.core.multiarray.concatenate}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {numpy.core.multiarray.zeros}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {range}

参考方案

我很确定避免复制due to the way in which numpy arrays are represented internally是不可能的。数组由一个连续的内存地址块以及一些元数据组成，这些元数据包括数组尺寸，项目大小以及每个尺寸的元素之间的分隔（“跨度”）。向前或向后“滚动”每个元素将要求沿着相同尺寸具有不同的长度步幅，这是不可能的。

也就是说，可以避免使用切片索引复制baseArray中的所有元素，但一个元素除外：

import numpy as np

def profile1(seed=0):
    gen = np.random.RandomState(seed)
    baseArray = np.zeros(1000000)
    for i in range(1000):
        baseArray= np.roll(baseArray,1)
        otherArray= gen.rand(1000000)
        baseArray=baseArray+otherArray
    return baseArray

def profile2(seed=0):
    gen = np.random.RandomState(seed)
    baseArray = np.zeros(1000000)
    for i in range(1000):
        otherArray = gen.rand(1000000)
        tmp1 = baseArray[:-1]               # view of the first n-1 elements
        tmp2 = baseArray[-1]                # copy of the last element
        baseArray[1:]=tmp1+otherArray[1:]   # write the last n-1 elements
        baseArray[0]=tmp2+otherArray[0]     # write the first element
    return baseArray

这些将给出相同的结果：

In [1]: x1 = profile1()

In [2]: x2 = profile2()

In [3]: np.allclose(x1, x2)
Out[3]: True

在实践中，性能没有太大差异：

In [4]: %timeit profile1()
1 loop, best of 3: 23.4 s per loop

In [5]: %timeit profile2()
1 loop, best of 3: 17.3 s per loop

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