„Python“ kodo optimizavimas, kad būtų galima greičiau atlikti skaičiavimus naudojant „Numpy“.

„Python“ skaičiavimų našumo didinimas

Ar kada nors susidūrėte su našumo trūkumais vykdydami sudėtingus skaičiavimus „Python“? 🚀 Jei dirbate su dideliais duomenų rinkiniais ir sudėtingomis operacijomis, optimizavimas gali tapti dideliu iššūkiu. Tai ypač pasakytina apie didelių matmenų masyvus ir įdėtas kilpas, kaip nurodyta čia pateiktame kode.

Šiame pavyzdyje tikslas yra apskaičiuoti matricą, H, efektyviai. Naudojant NumPy, kodas remiasi atsitiktiniais duomenimis, indeksuotomis operacijomis ir daugiamačio masyvo manipuliacijomis. Nors šis diegimas veikia, jis paprastai būna lėtas naudojant didesnius įvesties dydžius, o tai gali trukdyti produktyvumui ir rezultatams.

Iš pradžių „Ray“ bibliotekos naudojimas daugialypiam apdorojimui atrodė daug žadantis. Tačiau nutolusių objektų generavimas sukėlė pridėtinių išlaidų, todėl buvo mažiau efektyvus nei tikėtasi. Tai parodo, kaip svarbu pasirinkti tinkamus įrankius ir strategijas optimizuoti Python.

Šiame straipsnyje mes išnagrinėsime, kaip padidinti tokių skaičiavimų greitį naudojant geresnius skaičiavimo metodus. Nuo vektorizavimo sverto iki paralelizmo siekiame išspręsti problemą ir pateikti veiksmingų įžvalgų. Pasinerkime į praktinius sprendimus, kad jūsų Python kodas būtų greitesnis ir efektyvesnis! 💡

Python matricos skaičiavimų optimizavimas siekiant geresnio našumo

Anksčiau pateiktuose scenarijuose sprendėme iššūkį optimizuoti skaičiavimo požiūriu brangią Python kilpą. Pirmasis metodas suteikia svertų NumPy vektorizacija, metodas, leidžiantis išvengti aiškių Python kilpų, taikant operacijas tiesiogiai masyvuose. Šis metodas žymiai sumažina pridėtines išlaidas, nes NumPy operacijos yra įdiegtos optimizuotame C kode. Mūsų atveju, kartojant matmenis naudojant išplėstinis indeksavimas, efektyviai apskaičiuojame daugiamačio masyvo pjūvių sandaugas U. Taip pašalinamos įdėtos kilpos, kurios kitu atveju žymiai sulėtintų procesą.

Antrasis scenarijus pristato lygiagretus apdorojimas naudojant Python kelių apdorojimo biblioteką. Tai idealu, kai skaičiavimo užduotis galima suskirstyti į nepriklausomas dalis, kaip mūsų matricoje H skaičiavimas. Čia mes naudojome „Pusą“, kad paskirstytume darbą keliems procesoriams. Scenarijus lygiagrečiai apskaičiuoja dalinius rezultatus, kiekvienas apdorodamas indeksų poaibį, o tada rezultatus sujungia į galutinę matricą. Šis metodas yra naudingas tvarkant didelius duomenų rinkinius, kai vien vektorizacijos gali nepakakti. Tai parodo, kaip efektyviai subalansuoti darbo krūvį sprendžiant skaičiavimo problemas. 🚀

Komandų naudojimas kaip np.prod ir np.random.randint vaidina pagrindinį vaidmenį šiuose scenarijuose. np.prod apskaičiuoja masyvo elementų sandaugą išilgai nurodytos ašies, kuri yra gyvybiškai svarbi skaičiuojant duomenų dalis. Tuo tarpu np.random.randint generuoja atsitiktinius indeksus, reikalingus konkretiems elementams pasirinkti U. Šios komandos kartu su veiksmingomis duomenų apdorojimo strategijomis užtikrina, kad abu sprendimai išliktų skaičiavimo požiūriu veiksmingi ir lengvai įgyvendinami. Tokius metodus galima pamatyti realaus gyvenimo scenarijuose, pvz mašininis mokymasis kai kalbama apie tenzorines operacijas arba matricų skaičiavimus didelės apimties duomenų rinkiniuose. 💡

Abu metodai sukurti atsižvelgiant į moduliškumą, todėl juos galima pakartotinai naudoti panašioms matricos operacijoms. Vektorizuotas sprendimas yra greitesnis ir geriau tinka mažesniems duomenų rinkiniams, o kelių apdorojimo sprendimas pasižymi didesniais. Kiekvienas metodas parodo, kaip svarbu suprasti Python bibliotekas ir kaip jas efektyviai panaudoti sprendžiant problemas. Šie sprendimai ne tik išsprendžia konkrečią problemą, bet ir suteikia pagrindą, kurį galima pritaikyti platesniems naudojimo atvejams – nuo ​​finansinio modeliavimo iki mokslinio modeliavimo.

import numpy as np
# Define parameters
N = 1000
M = 500
L = 4
O = 10
C = np.random.randn(M)
IDX = np.random.randint(L, size=(N, O))
U = np.random.randn(M, N, L, L)
# Initialize result matrix H
H = np.zeros((M, N, N))
# Optimized vectorized calculation
for o in range(O):
    idx1 = IDX[:, o][:, None]
    idx2 = IDX[:, o][None, :]
    H += np.prod(U[:, o, idx1, idx2], axis=-1)
print("Matrix H calculated efficiently!")

import numpy as np
from multiprocessing import Pool
# Function to calculate part of H
def compute_chunk(n1_range):
    local_H = np.zeros((M, len(n1_range), N))
    for i, n1 in enumerate(n1_range):
        idx1 = IDX[n1]
        for n2 in range(N):
            idx2 = IDX[n2]
            local_H[:, i, n2] = np.prod(U[:, range(O), idx1, idx2], axis=1)
    return local_H
# Divide tasks and calculate H in parallel
if __name__ == "__main__":
    N_splits = 10
    ranges = [range(i, i + N // N_splits) for i in range(0, N, N // N_splits)]
    with Pool(N_splits) as pool:
        results = pool.map(compute_chunk, ranges)
    H = np.concatenate(results, axis=1)
    print("Matrix H calculated using multiprocessing!")

import time
import numpy as np
def test_matrix_calculation():
    start_time = time.time()
    # Test vectorized solution
    calculate_H_vectorized()
    print(f"Vectorized calculation time: {time.time() - start_time:.2f}s")
    start_time = time.time()
    # Test multiprocessing solution
    calculate_H_multiprocessing()
    print(f"Multiprocessing calculation time: {time.time() - start_time:.2f}s")
def calculate_H_vectorized():
    # Placeholder for vectorized implementation
    pass
def calculate_H_multiprocessing():
    # Placeholder for multiprocessing implementation
    pass
if __name__ == "__main__":
    test_matrix_calculation()

Lygiagrečios kompiuterijos potencialo išlaisvinimas Python

Kalbant apie „Python“ skaičiavimų pagreitinimą, ypač esant didelėms problemoms, vienas nepakankamai ištirtas metodas yra sverto panaudojimas. paskirstytasis skaičiavimas. Skirtingai nuo kelių apdorojimo, paskirstytasis skaičiavimas leidžia padalyti darbo krūvį kelioms mašinoms, o tai gali dar labiau padidinti našumą. Bibliotekoms patinka Dask arba Rėjus įgalinti tokius skaičiavimus suskirstant užduotis į mažesnius gabalus ir efektyviai jas paskirstant. Šiose bibliotekose taip pat yra aukšto lygio API, kurios gerai integruojasi su Python duomenų mokslo ekosistema, todėl jos yra galingas našumo optimizavimo įrankis.

Kitas aspektas, kurį verta apsvarstyti, yra atminties naudojimo optimizavimas. Numatytasis Python elgesys apima naujų duomenų kopijų kūrimą tam tikroms operacijoms, todėl gali sunaudoti daug atminties. Kad tai būtų išvengta, naudojant atmintį tausojančias duomenų struktūras, tokias kaip „NumPy“ operacijos vietoje, gali būti padaryta reikšmingų pokyčių. Pavyzdžiui, standartinių užduočių pakeitimas tokiomis funkcijomis kaip np.add ir įgalinant out parametrą įrašyti tiesiai į esamus masyvus, atliekant skaičiavimus galima sutaupyti laiko ir vietos. 🧠

Galiausiai, suderinus aplinką daug skaičiavimo reikalaujantiems scenarijus, galima žymiai pagerinti našumą. Įrankiai kaip Numba, kuris sukompiliuoja Python kodą į mašinos lygio instrukcijas, gali padidinti našumą, panašų į C arba Fortran. „Numba“ pasižymi skaitinėmis funkcijomis ir leidžia integruoti pasirinktinius JIT (laiku) sklandžiai sukompiliuoti į savo scenarijus. Kartu šios strategijos gali paversti jūsų Python darbo eigą didelio našumo skaičiavimo jėgaine. 🚀