使用Python的本机sum函数和NumPy的numpy.sum之间在性能和行为上有什么区别？ sum适用于NumPy的数组，而numpy.sum适用于Python列表，它们都返回相同的有效结果(未经测试的边缘情况，如溢出)，但类型不同。
>>> import numpy as np
>>> np_a = np.array(range(5))
>>> np_a
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> type(np_a)
<class 'numpy.ndarray')
>>> py_a = list(range(5))
>>> py_a
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> type(py_a)
<class 'list'>
# The numerical answer (10) is the same for the following sums:
>>> type(np.sum(np_a))
<class 'numpy.int32'>
>>> type(sum(np_a))
<class 'numpy.int32'>
>>> type(np.sum(py_a))
<class 'numpy.int32'>
>>> type(sum(py_a))
<class 'int'>
编辑:我认为我的实际问题是，在Python整数列表上使用numpy.sum是否比使用Python自己的sum更快？
此外，使用Python整数与标量numpy.int32的含义(包括性能)是什么？例如，对于a += 1，如果a的类型是Python整数或numpy.int32，是否在行为或性能上有所不同？我很好奇，如果将NumPy标量数据类型(例如numpy.int32)用于在Python代码中增加或减少很多的值，是否更快。
为了澄清起见，我正在进行生物信息学模拟，该模拟的一部分包括将多维numpy.ndarray折叠为单个标量和，然后对其进行额外处理。我正在使用Python 3.2和NumPy 1.6。
提前致谢!
参考方案
我很好奇并且定时了。对于numpy数组，numpy.sum似乎要快得多，但列表上要慢得多。
import numpy as np
import timeit
x = range(1000)
# or
#x = np.random.standard_normal(1000)
def pure_sum():
return sum(x)
def numpy_sum():
return np.sum(x)
n = 10000
t1 = timeit.timeit(pure_sum, number = n)
print 'Pure Python Sum:', t1
t2 = timeit.timeit(numpy_sum, number = n)
print 'Numpy Sum:', t2
x = range(1000)的结果:
Pure Python Sum: 0.445913167735
Numpy Sum: 8.54926219673
x = np.random.standard_normal(1000)的结果:
Pure Python Sum: 12.1442425643
Numpy Sum: 0.303303771848
我正在使用Python 2.7.2和Numpy 1.6.1
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