如何检查创建一百万个 ndarrays 所花费的时间？

Question

我试图弄清楚创建一百万个（numpy 数组）需要多长时间，并将其与库ndarray所花费的时间进行比较，但出现以下语法错误：listtimeitFile "<timeit-src>", line 2    [1 2 3 4 5]       ^SyntaxError: invalid syntax这个错误是有道理的，但我什至不知道我该怎么做。以下是我到目前为止尝试过的代码import numpy as npimport timeitarr = [1, 2, 3, 4, 5]ndarr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])list_time = timeit.timeit(stmt=f'{arr}', number=1000000)ndarray_time = timeit.timeit(stmt=f'{ndarr}', number=1000000)print('list takes', list_time, sep=': ')print('ndarray takes', ndarray_time, sep=': ')结果list与预期一致，但结果ndarray并非如此。

Answer 1

您可以传递一个可调用对象：

list_time = timeit.timeit(stmt=lambda: [1, 2, 3, 4, 5], number=1000000)

ndarray_time = timeit.timeit(stmt=lambda: np.array([1, 2, 3, 4, 5]), number=1000000)

#lambda: (ndarr := np.array([1, 2, 3, 4, 5])) - (if actual assignment matters...?)

您也可以传递一个字符串，但正如此处的评论所暗示的那样，您需要正确设置它：

list_time = timeit.timeit(stmt="a = [1, 2, 3, 4, 5]", number=1000000)

ndarray_time = timeit.timeit(stmt=lambda: "a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])", setup="import numpy as np", number=1000000)

Answer 2

In [628]: arr=[1,2,3,4,5]                                                                            

In [629]: ndarr=np.array([1,2,3,4,5])                                                                

In [630]: f'{arr}'                                                                                   

Out[630]: '[1, 2, 3, 4, 5]'

In [631]: f'{ndarr}'                                                                                 

Out[631]: '[1 2 3 4 5]'

问题是 while"[1, 2, 3, 4, 5]"是一个可执行表达式，"[1 2 3 4 5]"但不是。很难从现有的表达式创建可执行表达式ndarray- 并非不可能，但您必须努力。

在ipython会话中，运行这样的 timeit 测试很简单：

In [632]: timeit [1,2,4,5]                                                                           

60.6 ns ± 1.77 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

In [633]: timeit np.array([1,2,4,5])                                                                 

2.22 µs ± 20.7 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

更好repr，看起来更像列表

In [635]: f'{repr(ndarr)}'                                                                           

Out[635]: 'array([1, 2, 3, 4, 5])'

但即使这样也需要调整才能使array零件正确。