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我一直在做一些性能测试，以提高我写的宠物项目的性能。这是一个非常紧凑的应用程序，所以我一直在玩Numpy作为提高计算性能的一种方式。差numpy.cross（）性能
然而，从下面的性能测试结果相当令人吃惊....
测试源代码（更新测试用例吊装和批量提交）
import timeit
numpySetup = """
import numpy
left = numpy.array([1.0,0.0,0.0])
right = numpy.array([0.0,1.0,0.0])
"""
hoistSetup = numpySetup +'hoist = numpy.cross\n'
pythonSetup = """
left = [1.0,0.0,0.0]
right = [0.0,1.0,0.0]
"""
numpyBatchSetup = """
import numpy
l = numpy.array([1.0,0.0,0.0])
left = numpy.array([l]*10000)
r = numpy.array([0.0,1.0,0.0])
right = numpy.array([r]*10000)
"""
pythonCrossCode = """
x = ((left[1] * right[2]) - (left[2] * right[1]))
y = ((left[2] * right[0]) - (left[0] * right[2]))
z = ((left[0] * right[1]) - (left[1] * right[0]))
"""
pythonCross = timeit.Timer(pythonCrossCode, pythonSetup)
numpyCross = timeit.Timer ('numpy.cross(left, right)' , numpySetup)
hybridCross = timeit.Timer(pythonCrossCode, numpySetup)
hoistCross = timeit.Timer('hoist(left, right)', hoistSetup)
batchCross = timeit.Timer('numpy.cross(left, right)', numpyBatchSetup)
print 'Python Cross Product : %4.6f ' % pythonCross.timeit(1000000)
print 'Numpy Cross Product : %4.6f ' % numpyCross.timeit(1000000)
print 'Hybrid Cross Product : %4.6f ' % hybridCross.timeit(1000000)
print 'Hoist Cross Product : %4.6f ' % hoistCross.timeit(1000000)
# 100 batches of 10000 each is equivalent to 1000000
print 'Batch Cross Product : %4.6f ' % batchCross.timeit(100)
原始结果
Python Cross Product : 0.754945
Numpy Cross Product : 20.752983
Hybrid Cross Product : 4.467417
最终结果
Python Cross Product : 0.894334
Numpy Cross Product : 21.099040
Hybrid Cross Product : 4.467194
Hoist Cross Product : 20.896225
Batch Cross Product : 0.262964
不用说，这不是结果我的预期。纯Python版本比Numpy执行速度快了近30倍。其他测试中的Numpy性能比Python相当好（这是预期的结果）。为什么NumPy的是在这种情况下进行如此糟糕
- 谁能解释：
所以，我有两个相关的问题？
- 有什么我可以做的，以解决它？
在这种特殊情况下，3个分量数组（x，y，z坐标）是最常见的情况。也有点奇怪的是，即使从numpy数组中读取，Python代码仍然更快。如果是通话开销，我预计它会比纯粹的NumPy解决方案慢得多。 – 2010-01-01 08:39:01
@Adam：但是通过从numpy的数组中读取数据，可以节省调用'cross'函数本身的开销，这是一个动态加载的扩展，所以它至少经历了几次指针。对于这样短的阵列，它确实很有意义，因为它是一个微调优化，可以将调用展开为'cross' – 2010-01-01 08:42:23
我刚刚添加了一个测试用例，我将这些阵列分配在一起，并且看到了相当大的性能提升。所以我会说头顶理论是正确的。看起来如果我想用Numpy来提升性能，我需要找到一种将这些操作组合在一起的方法。 – 2010-01-02 02:57:07