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Mandelbrot集是一個(gè)涉及位運(yùn)算、遞歸和虛數(shù)的有趣的數(shù)學(xué)現(xiàn)象。由于它是一個(gè)復(fù)雜且計(jì)算多樣化的函數(shù)，對于如何提高代碼運(yùn)行效率，是一個(gè)非常好的研究案例。
通過對函數(shù)mandelbrot_set函數(shù)進(jìn)行運(yùn)行計(jì)時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)這個(gè)函數(shù)平均需要8秒鐘才能運(yùn)行完成。
- import numpy as np
- def mandelbrot_set(width, height, zoom=1, x_off=0, y_off=0, niter=256):
- w,h = width, height
- pixels = np.arange(w*h, dtype=np.uint16).reshape(h, w)
- for x in range(w):
- for y in range(h):
- zx = 1.5*(x + x_off - 3*w/4)/(0.5*zoom*w)
- zy = 1.0*(y + y_off - h/2)/(0.5*zoom*h)
- z = complex(zx, zy)
- c = complex(0, 0)
- for i in range(niter):
- if abs(c) > 4: break
- c = c**2 + z
- color = (i << 21) + (i << 10) + i * 8
- pixels[y,x] = color
在代碼中加載Cython，效率提升25%
在這里，我們做一個(gè)簡單的更改：我們在一個(gè)單獨(dú)的單元中加載Cython，這是一個(gè)專用于在 C 和 Python 之間架起橋梁的轉(zhuǎn)換模塊。然后，在該單元格的頂部，鍵入 %% cython -a，觸發(fā) Jupyter Notebook 的換行符，通過 Cython 運(yùn)行代碼，Cython 會(huì)在后臺(tái)自動(dòng)將Python代碼轉(zhuǎn)換為C。我們的函數(shù) mandelbrot_set 可以在 Python 中調(diào)用，但將使用C結(jié)構(gòu)運(yùn)行。
再次運(yùn)行我們更新的代碼，我們看到減少了近兩秒。幾乎什么都不做就能提高25%的運(yùn)行效率!
在函數(shù)中聲明變量類型，運(yùn)行效率提升17倍
不過，我們還有更好的辦法。當(dāng) Cython 嘗試將 Python 進(jìn)程轉(zhuǎn)換為 C 結(jié)構(gòu)時(shí)，它的運(yùn)行速度就會(huì)受到限制。我們可以協(xié)助 Cython 加快運(yùn)行的事情之一就是聲明在函數(shù)中使用的所有變量的變量類型，這樣可以更好地優(yōu)化我們的代碼。
注意每個(gè)參數(shù)的數(shù)據(jù)類型是如何指定的(在這種情況下，所有數(shù)據(jù)類型都為 int )。如果一個(gè)變量是獨(dú)立創(chuàng)建的，則可以使用 cdef 關(guān)鍵字，然后使用數(shù)據(jù)類型和采用該類型的變量。從直接聲明的變量到范圍(n)中的 i in 的所有內(nèi)容，都可以為 Cython 提供盡可能多的幫助。
重新運(yùn)行使用了指定數(shù)據(jù)類型來進(jìn)行更新后的函數(shù)，我們發(fā)現(xiàn)運(yùn)行時(shí)間減少了很多，比原來的時(shí)間快 了17倍!
在 10 秒鐘內(nèi)，僅修改了一個(gè)數(shù)據(jù)類型，我們的代碼效率就提高了 17 倍。雖然減少的時(shí)間只有幾秒，但這種方法如果應(yīng)用于更長的代碼腳本中，節(jié)省的計(jì)算量那將是幾個(gè)小時(shí)。
工作原理
Cython是一個(gè)可以將 Python 編寫成更快、更高效的C語言的模塊。雖然Python的自由性和開放性促使了廣泛采用和開發(fā)，特別是在數(shù)據(jù)科學(xué)和其他重計(jì)算領(lǐng)域，但這種自由是以效率低下為代價(jià)的。在C語言中，編碼者有義務(wù)提供有關(guān)代碼執(zhí)行的更多信息，這是一項(xiàng)可以加快處理速度的繁重工作。通過把我們的Python代碼寫成高效的 C 結(jié)構(gòu)和方法，你可以讓它變得更高效，而且你甚至不需要知道C是什么!
cdef 關(guān)鍵字將變量聲明為靜態(tài)類型的 C 變量。使用這些C變量可以更快地執(zhí)行代碼，因?yàn)樽兞勘旧砭哂兄付ǖ念愋?，而不?Python 中具有類型的值。例如，在 Python 中，可以在一行中將相同的變量設(shè)置為整數(shù)，而在另一行中將其設(shè)置為字符串。例如，a =“ hello world”&a =1。但是，在 C 語言中，僅設(shè)置靜態(tài)類型的變量具有一種數(shù)據(jù)類型。
這種剛性意味著可以避免 Python 動(dòng)態(tài)類型所需的巨大內(nèi)存空間開銷。因?yàn)橐粋€(gè)變量可以具有許多可能的值，所以需要分配更多的內(nèi)存。另一方面，對靜態(tài)類型變量范圍的嚴(yán)格限制意味著內(nèi)存空間和執(zhí)行過程效率更高。如上所述，函數(shù)參數(shù)也可以聲明為靜態(tài)類型的C變量。
這就是為什么簡單地聲明變量類型會(huì)讓程序處理代碼的時(shí)間大大縮短。盡管還有許多其他方法可以使 Cython 更加高效地使用 Python 代碼，但最簡單，技術(shù)最少，回報(bào)最高的方法是寫出變量類型。
在你的腳本中有無數(shù)的Cython應(yīng)用程序。
- 下次如果你需要編寫逐行函數(shù)以應(yīng)用于具有數(shù)千行的數(shù)據(jù)幀，進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理時(shí)，記得使用 Cython 來縮短遍歷所有行的時(shí)間。
- 如果你正在手寫數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換管道以應(yīng)用復(fù)雜和/或條件增強(qiáng)，也要記得考慮能否在 Cython 中實(shí)現(xiàn)。
- 在為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編寫自定義優(yōu)化器或損失函數(shù)(或自我實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有函數(shù))時(shí)，使用 Cython 可以加快訓(xùn)練過程。
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