python向量化与循环耗时对比及其原理

前言

python向量化与循环耗时对比及其原理，向量化计算速度是循环的约为300倍。

1.测试

import time
import numpy as np

a = np.random.rand(1000000)
b = np.random.rand(1000000)

tic = time.time()
c = np.dot(a,b)
toc = time.time()
print(c)
print("the result of Vectorized version : " , str(1000*(toc-tic)) + "ms")

c = 0
tic1 = time.time()
for i in range(1000000):
    c += a[i]*b[i]
toc1 = time.time()
print(c)
print("the result of loop version: " , str(1000*(toc1-tic1)) + "ms")

2.原理

         Python是解释语言，这意味着你的指令进行分析，并在每次执行解释。由于它们不是静态类型的，因此循环必须在每次迭代时评估操作数的类型，这导致计算开销。
        向量化可以使一条指令并行地对多个操作数执行相同的操作（SIMD（单指令，多数据）操作）。例如，要将大小为N的向量乘以标量，让我们调用M可以同时操作的操作数大小。如果是这样，那么它需要执行的指令数大约为N / M，如果采用循环方式，则必须执行N次操作。