Rust 数组的初等函数数学运算

Question

我只是想为 Rust ndarray 做基本的数学运算（例如，sin、exp、log、sqrt ...）。但是，我没有从阅读 ndarray 的文档中找到任何有用的例子。

比如说：

extern crate ndarray;

use ndarray as nd;

fn main() {
    let matrix = nd::array![[1., 2., 3.], [9., 8., 7.]];
    let result = some_math(matrix);
    println!("{}", result)
}

fn some_math(...) {
    //Here I would like to do elementwise exp() and sqrt
    sqrt(exp(...))
    // Using f64::exp would fail.
}

如何有效地实现这样的some_math？我当然可以通过遍历矩阵的元素来进行元素运算，但这听起来不太好，我不想这样做。

在 python 的 numpy 中，这就是 np.sqrt(np.exp(matrix))。我的意思是 Rust 确实是一门很棒的语言，但是，即使是简单的代数也确实很不方便（缺乏适当的生态系统）。

更新：有一个正在进行的pull request ndarray。如果这被接受，那么你可以简单地做 matrix.exp().sqrt() 等等

在 ndarray-doc 中有一个非常hidden page 告诉如何做这样的数学运算。

一些相关问题： 2

Answer 1

How to implement such some_math efficiently?

您可以使用 mapv_into():

use ndarray as nd;
use ndarray::Array2;

fn some_math(matrix: Array2<f64>) -> Array2<f64> {
    // np.sqrt(np.exp(matrix)) would literally translate to equivalent to
    // matrix.mapv_into(f64::exp).mapv_into(f64::sqrt)
    // but this version iterates over the matrix just once
    matrix.mapv_into(|v| v.exp().sqrt())
}

fn main() {
    let matrix = nd::array![[1., 2., 3.], [9., 8., 7.]];
    let result = some_math(matrix);
    println!("{:?}", result)
}

Playground

这应该会给你带来与 numpy 相当的性能，但你应该测量以确保。

要使用多核，这对大型阵列有意义，您需要启用 crate 的 rayon 功能并使用 par_mapv_inplace():

fn some_math(mut matrix: Array2<f64>) -> Array2<f64> {
    matrix.par_mapv_inplace(|v| v.exp().sqrt());
    matrix
}

（无法在 Playground 上编译，因为 Playground 的 ndarray 不包含 rayon 功能。）

请注意，在上面的示例中，如果感觉更自然，您可以将 v.exp().sqrt() 替换为 f64::sqrt(f64::exp(v))。

编辑：我对时间很好奇，所以我决定做一个简单的（不科学的）基准测试——创建一个随机的10_000x10_000数组并比较np.sqrt(np.sqrt(array)) 与 Rust 等效。

Python 用于基准测试的代码：

import numpy as np
import time

matrix = np.random.rand(10000, 10000)

t0 = time.time()
np.sqrt(np.exp(matrix))
t1 = time.time()

print(t1 - t0)

防锈代码：

use std::time::Instant;
use ndarray::Array2;
use ndarray_rand::{RandomExt, rand_distr::Uniform};

fn main() {
    let matrix: Array2<f64> = Array2::random((10000, 10000), Uniform::new(0., 1.));
    let t0 = Instant::now();
    let _result = matrix.mapv_into(|v| v.exp().sqrt());
    let elapsed = t0.elapsed();
    println!("{}", elapsed.as_secs_f64());
}

在我的旧桌面系统上的实验中，Python 需要 3.7 秒 来计算，而 Rust 需要 2.5 秒 .用 par_mapv_inplace() 替换 mapv_into() 使 Rust 的速度大大加快，现在时钟频率为 0.5 s，比等效的 Python.

快 7.4 倍

单线程 Rust 版本更快是有道理的，因为它只遍历整个数组一次，而 Python 遍历两次。如果我们删除 sqrt() 操作，Python 时钟为 2.8 秒，而 Rust 仍然稍微快一点，为 2.4 秒（并且仍然是 0.5 秒并行）。我不确定是否可以在不使用 numba 之类的情况下优化 Python 版本。事实上，能够在不因手动执行低级计算而遭受性能损失的情况下调整代码是像 Rust 这样的编译语言的好处。

多线程版本是我不知道如何在Python中复制的东西，但是知道numba的人可以做到并进行比较。

Rust 数组的初等函数数学运算

Elementary function math opereations for Rust ndarray arrays

rust

rust-ndarray