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  • python 几种点积运算方式效率分析


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    本文列举出几种python中常见的计算点积的方式,并统计随着向量维度的增大,各种方法的计算效率上的差异。

    运行环境:

    • CPU:Intel® Core™ i7-5930K @ 3.50GHz
    • Python: 2.7.6

    代码:

    from itertools import izip, starmap, imap
    import operator
    import numpy as np
    import time
    
    r = range(10000)
    
    # method 1
    np.dot(r,r)
    
    # method 2
    sum(starmap(operator.mul, izip(r,r)))
    
    # method 3
    out = 0
    for k in range(len(r)):
        out += r[k] * r[k]
    
    # method 4
    sum(map(operator.mul,r,r))
    
    # method 5
    sum(imap(operator.mul,r,r))
    
    # method 6
    sum(i*j for i, j in zip(r, r))

    统计在不同向量维度:

    10, 100, 1000, 2000, 3000, 4000, 5000, 8000, 10000

    各运行三次:

    10
    1. 0.000285 0.000188 0.000309
    2. 0.000117 6.3e-05 9.4e-05
    3. 9.9e-05 6.1e-05 9.2e-05
    4. 8.6e-05 4.4e-05 7.6e-05
    5. 5.7e-05 4e-05 6.99999999999e-05
    6. 9.3e-05 6e-05 8.29999999999e-05
    100
    1. 0.000513 0.00052 0.000504
    2. 0.000169 0.000162 0.000167
    3. 0.000451 0.000311 0.000288
    4. 0.000137 0.000144 0.000153
    5. 0.000131 0.000138 0.000141
    6. 0.000224 0.000271 0.000216
    1000
    1. 0.001683 0.001687 0.001679
    2. 0.000664 0.00065 0.000661
    3. 0.002238 0.002301 0.002582
    4. 0.000821 0.00089 0.00088
    5. 0.000707 0.000928 0.000822
    6. 0.001958 0.001948 0.00193
    2000
    1. 0.003138 0.00306 0.003158
    2. 0.001197 0.001089 0.001075
    3. 0.005211 0.004113 0.004399
    4. 0.001891 0.001826 0.001953
    5. 0.001415 0.001456 0.00173
    6. 0.003595 0.003884 0.004285
    3000
    1. 0.004468 0.004292 0.004507
    2. 0.001842 0.001727 0.001637
    3. 0.007802 0.007341 0.006858
    4. 0.002548 0.002274 0.0022
    5. 0.002374 0.002348 0.002335
    6. 0.005697 0.005613 0.005669
    4000
    1. 0.005946 0.005987 0.005954
    2. 0.002251 0.002102 0.002189
    3. 0.009069 0.010478 0.009226
    4. 0.003149 0.003699 0.003363
    5. 0.003032 0.003536 0.003142
    6. 0.012805 0.012598 0.012316
    5000
    1. 0.007411 0.00731 0.007234
    2. 0.002744 0.002508 0.002576
    3. 0.012194 0.01231 0.009216
    4. 0.003953 0.003815 0.003936
    5. 0.00354 0.002698 0.002948
    6. 0.013849 0.012262 0.015122
    8000
    1. 0.010604 0.011742 0.011604
    2. 0.004712 0.004703 0.005037
    3. 0.020271 0.014874 0.020436
    4. 0.007199 0.006417 0.007193
    5. 0.006887 0.006889 0.006892
    6. 0.021665 0.021659 0.021992
    10000
    1. 0.01461 0.013028 0.014307
    2. 0.005814 0.005789 0.005875
    3. 0.023581 0.025064 0.025116
    4. 0.008041 0.008833 0.008868
    5. 0.007898 0.008619 0.008925
    6. 0.025248 0.02643 0.026212

    取运行时间的均值,绘制成曲线图,可以看出,几种方法里,第2种方法的复杂度最小,随着向量维度的增加,时间消耗增加比较缓慢,而其他方法则相对较大。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hehehaha/p/6332120.html
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