python 中的更快除法

Question

我有这个 lambda 函数：

transfer = lambda x: 1.0 / (1.0 + np.e ** (-2.0*x))

此函数调用频率很高（超过 80 000 次）。（我认为表达式除法 1 无效，但找不到好的替代方法。）我可以让它更快吗？

Answer 1

重写你的代码，这样你就可以先收集一个 numpy 数组中的所有 x 值，然后直接对你的 numpy 数组使用一个操作

import time
import numpy as np

data = np.random.random(size=100000)

result = list()

transfer = lambda x: 1.0 / (1.0 + np.e ** (-2.0 * x))

t1 = time.perf_counter()
for value in data:
    y = transfer(value)
    result.append(y)
result = np.array(result)
t2 = time.perf_counter()
print(f"time lambda = {t2 - t1} with sum {result.sum()}")

t3 = time.perf_counter()

# this line is the numpy expression of your transfer function
results2 = 1 / (1 + np.e ** (-2 * data))
t4 = time.perf_counter()
print(f"time numpy = {t4 - t3} with sum {results2.sum()}")

这段代码的输出是：

time lambda = 0.09890314500080422 with sum 71682.58495450807
time numpy = 0.0029907969874329865 with sum 71682.58495450807

所以 numpy 方法大约快 35 倍

python 中的更快除法

Faster division in python

python

numpy

division

python-3.x