Tại sao ngẫu nhiên.choice quá chậm?

Question

Khi viết một tập lệnh, tôi phát hiện ra hàm numpy.random.choice. Tôi thực hiện nó bởi vì nó đã được sạch hơn nhiều so với tuyên bố nếu tương đương. Tuy nhiên, sau khi chạy tập lệnh, tôi nhận ra rằng đáng kể là chậm hơn câu lệnh if.

Sau đây là MWE. Phương pháp đầu tiên mất 0,0 s, trong khi phương pháp thứ hai mất 7,2 s. Nếu bạn mở rộng vòng lặp i, bạn sẽ thấy tốc độ ngẫu nhiên chậm.

Mọi người có thể nhận xét về lý do ngẫu nhiên.choice chậm hơn rất nhiều không?

import numpy as np 
import numpy.random as rand 
import time as tm 

#------------------------------------------------------------------------------- 

tStart = tm.time() 
for i in xrange(100): 
    for j in xrange(1000): 
     tmp = rand.rand() 
     if tmp < 0.25: 
      var = 1 
     elif tmp < 0.5: 
      var = -1 
print('Time: %.1f s' %(tm.time() - tStart)) 

#------------------------------------------------------------------------------- 

tStart = tm.time() 
for i in xrange(100): 
    for j in xrange(1000): 
     var = rand.choice([-1, 0, 1], p = [0.25, 0.5, 0.25]) 
print('Time: %.1f s' %(tm.time() - tStart)) 

Answer 1

Bạn đang sử dụng sai. Vectorize phẫu thuật, hoặc NumPy sẽ cung cấp không có lợi ích:

var = numpy.random.choice([-1, 0, 1], size=1000, p=[0.25, 0.5, 0.25]) 

Timing dữ liệu:

>>> timeit.timeit('''numpy.random.choice([-1, 0, 1], 
...          size=1000, 
...          p=[0.25, 0.5, 0.25])''', 
...    'import numpy', number=10000) 
2.380380242513752 

>>> timeit.timeit(''' 
... var = [] 
... for i in xrange(1000): 
...  tmp = rand.rand() 
...  if tmp < 0.25: 
...   var.append(1) 
...  elif tmp < 0.5: 
...   var.append(-1) 
...  else: 
...   var.append(0)''', 
... setup='import numpy.random as rand', number=10000) 
5.673041396894519 

Answer 2

tôi nghi ngờ tính tổng quát của np.random.choice đang chậm nó xuống, nhiều hơn như vậy cho các mẫu nhỏ hơn những người lớn.

Một vector hóa thô của phiên bản if là:

def foo(n): 
    x = np.random.rand(n) 
    var = np.zeros(n) 
    var[x<.25] = -1 
    var[x>.75] = 1 
    return var 

Chạy trong ipython tôi nhận được:

timeit np.random.choice([-1,0,1],size=1000,p=[.25,.5,.25]) 
1000 loops, best of 3: 293 us per loop 

timeit foo(1000) 
10000 loops, best of 3: 83.4 us per loop 

timeit np.random.choice([-1,0,1],size=100000,p=[.25,.5,.25]) 
100 loops, best of 3: 11 ms per loop 

timeit foo(100000) 
100 loops, best of 3: 8.12 ms per loop 

Vì vậy, đối với kích thước 1000, choice là 3-4x chậm hơn, nhưng với vectơ lớn , sự khác biệt bắt đầu biến mất.