mirror of
https://github.com/rasbt/python_reference.git
synced 2025-04-16 09:37:37 +00:00
row slice benchmark
This commit is contained in:
rasbt
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fe21bc4838
commit
cabe3a8c55
@ -1,7 +1,7 @@
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"- [Dictionary operations](#dict_ops) \n",
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" - [Adding elements to a dictionary](#adding_dict_elements)\n",
|
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|
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"- [Comprehensions vs. for-loops](#comprehensions)\n",
|
"- [Comprehensions vs. for-loops](#comprehensions)\n",
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"- [Copying files by searching directory trees](#find_copy)"
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|
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|
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@ -1409,14 +1410,6 @@
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"prompt_number": 35
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|
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|
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|
||||||
@ -1424,6 +1417,241 @@
|
|||||||
"I have to say that I am really positively surprised. The shell's `find` scales even better than expected!"
|
"I have to say that I am really positively surprised. The shell's `find` scales even better than expected!"
|
||||||
]
|
]
|
||||||
},
|
},
|
||||||
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{
|
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|
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|
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|
"<br>\n",
|
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|
"<br>\n",
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|
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|
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|
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|
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|
"# Returning column vectors slicing through a numpy array"
|
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|
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|
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|
||||||
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|
||||||
|
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|
||||||
|
"Given a numpy matrix, I want to iterate through it and return each column as a 1-column vector. \n",
|
||||||
|
"E.g., if I want to return the 1st column from matrix A below\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"<pre>\n",
|
||||||
|
"A = np.array([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ])\n",
|
||||||
|
">>> A\n",
|
||||||
|
"array([[1, 2, 3],\n",
|
||||||
|
" [4, 5, 6],\n",
|
||||||
|
" [7, 8, 9]])</pre>\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"I want my result to be:\n",
|
||||||
|
"<pre>\n",
|
||||||
|
"array([[1],\n",
|
||||||
|
" [4],\n",
|
||||||
|
" [7]])</pre>\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"with `.shape` = `(3,1)`\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"However, the default behavior of numpy is to return the column as a row vector:\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"<pre>\n",
|
||||||
|
">>> A[:,0]\n",
|
||||||
|
"array([1, 4, 7])\n",
|
||||||
|
">>> A[:,0].shape\n",
|
||||||
|
"(3,)\n",
|
||||||
|
"</pre>"
|
||||||
|
]
|
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|
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"import numpy as np\n",
|
||||||
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|
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|
||||||
|
" for col in A.T:\n",
|
||||||
|
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|
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|
" yield colvec"
|
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|
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|
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|
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|
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|
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"def colvec_method2(A):\n",
|
||||||
|
" for idx in range(A.shape[1]):\n",
|
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|
" colvec = A[:,idx:idx+1]\n",
|
||||||
|
" yield colvec"
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
"def colvec_method3(A):\n",
|
||||||
|
" for idx in range(A.shape[1]):\n",
|
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|
" colvec = A[:,idx].reshape(A.shape[0],1)\n",
|
||||||
|
" yield colvec"
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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"def colvec_method4(A):\n",
|
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|
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" colvec = np.vstack(A[:,idx])\n",
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|
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|
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"def colvec_method5(A):\n",
|
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" for idx in range(A.shape[1]):\n",
|
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|
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|
" yield colvec"
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|
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|
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"def colvec_method6(A):\n",
|
||||||
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" for idx in range(A.shape[1]):\n",
|
||||||
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" colvec = np.column_stack((A[:,idx],))\n",
|
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|
" yield colvec"
|
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|
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|
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"language": "python",
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
"def test_method(method, A):\n",
|
||||||
|
" for i in method(A): \n",
|
||||||
|
" assert i.shape == (A.shape[0],1), \"{}, {}\".format(i.shape, A.shape[0],1)"
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||||
|
"import timeit\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"A = np.random.random((300, 3))\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"for method in [\n",
|
||||||
|
" colvec_method1, colvec_method2, \n",
|
||||||
|
" colvec_method3, colvec_method4, \n",
|
||||||
|
" colvec_method5, colvec_method6]:\n",
|
||||||
|
" print('\\nTest:', method.__name__)\n",
|
||||||
|
" %timeit test_method(colvec_method2, A)"
|
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|
],
|
||||||
|
"language": "python",
|
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|
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|
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{
|
||||||
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|
||||||
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|
||||||
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"text": [
|
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|
"\n",
|
||||||
|
"Test: colvec_method1\n",
|
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|
"100000 loops, best of 3: 17.7 \u00b5s per loop"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
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{
|
||||||
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"output_type": "stream",
|
||||||
|
"stream": "stdout",
|
||||||
|
"text": [
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"Test: colvec_method2\n",
|
||||||
|
"10000 loops, best of 3: 16.4 \u00b5s per loop"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"output_type": "stream",
|
||||||
|
"stream": "stdout",
|
||||||
|
"text": [
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"Test: colvec_method3\n",
|
||||||
|
"100000 loops, best of 3: 17.3 \u00b5s per loop"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"output_type": "stream",
|
||||||
|
"stream": "stdout",
|
||||||
|
"text": [
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"Test: colvec_method4\n",
|
||||||
|
"10000 loops, best of 3: 16.4 \u00b5s per loop"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"output_type": "stream",
|
||||||
|
"stream": "stdout",
|
||||||
|
"text": [
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"Test: colvec_method5\n",
|
||||||
|
"100000 loops, best of 3: 17.1 \u00b5s per loop"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"output_type": "stream",
|
||||||
|
"stream": "stdout",
|
||||||
|
"text": [
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"Test: colvec_method6\n",
|
||||||
|
"100000 loops, best of 3: 16.6 \u00b5s per loop"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
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|
||||||
|
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|
||||||
|
"text": [
|
||||||
|
"\n"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
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|
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|
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|
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|
"prompt_number": 86
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{
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{
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|
"cell_type": "code",
|
||||||
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|
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|
||||||
|
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@ -1,7 +1,7 @@
|
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"nbformat": 3,
|
"nbformat": 3,
|
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"nbformat_minor": 0,
|
"nbformat_minor": 0,
|
||||||
@ -65,7 +65,8 @@
|
|||||||
"- [Dictionary operations](#dict_ops) \n",
|
"- [Dictionary operations](#dict_ops) \n",
|
||||||
" - [Adding elements to a dictionary](#adding_dict_elements)\n",
|
" - [Adding elements to a dictionary](#adding_dict_elements)\n",
|
||||||
"- [Comprehensions vs. for-loops](#comprehensions)\n",
|
"- [Comprehensions vs. for-loops](#comprehensions)\n",
|
||||||
"- [Copying files by searching directory trees](#find_copy)"
|
"- [Copying files by searching directory trees](#find_copy)\n",
|
||||||
|
"- [Returning column vectors slicing through a numpy array](#row_vectors)"
|
||||||
]
|
]
|
||||||
},
|
},
|
||||||
{
|
{
|
||||||
@ -1409,14 +1410,6 @@
|
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|
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|
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"prompt_number": 35
|
"prompt_number": 35
|
||||||
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|
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|
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|
|
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|
|
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|
|
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|
|
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|
|
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|
|
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|
|
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|
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|
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|
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"cell_type": "markdown",
|
"cell_type": "markdown",
|
||||||
"metadata": {},
|
"metadata": {},
|
||||||
@ -1424,6 +1417,241 @@
|
|||||||
"I have to say that I am really positively surprised. The shell's `find` scales even better than expected!"
|
"I have to say that I am really positively surprised. The shell's `find` scales even better than expected!"
|
||||||
]
|
]
|
||||||
},
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "markdown",
|
||||||
|
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|
||||||
|
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|
||||||
|
"<br>\n",
|
||||||
|
"<br>\n",
|
||||||
|
"<a name='row_vectors'></a>"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
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{
|
||||||
|
"cell_type": "markdown",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
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|
"source": [
|
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|
"# Returning column vectors slicing through a numpy array"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
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|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "markdown",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"Given a numpy matrix, I want to iterate through it and return each column as a 1-column vector. \n",
|
||||||
|
"E.g., if I want to return the 1st column from matrix A below\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"<pre>\n",
|
||||||
|
"A = np.array([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ])\n",
|
||||||
|
">>> A\n",
|
||||||
|
"array([[1, 2, 3],\n",
|
||||||
|
" [4, 5, 6],\n",
|
||||||
|
" [7, 8, 9]])</pre>\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"I want my result to be:\n",
|
||||||
|
"<pre>\n",
|
||||||
|
"array([[1],\n",
|
||||||
|
" [4],\n",
|
||||||
|
" [7]])</pre>\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"with `.shape` = `(3,1)`\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"However, the default behavior of numpy is to return the column as a row vector:\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"<pre>\n",
|
||||||
|
">>> A[:,0]\n",
|
||||||
|
"array([1, 4, 7])\n",
|
||||||
|
">>> A[:,0].shape\n",
|
||||||
|
"(3,)\n",
|
||||||
|
"</pre>"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
"import numpy as np\n",
|
||||||
|
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|
||||||
|
"def colvec_method1(A):\n",
|
||||||
|
" for col in A.T:\n",
|
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|
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|
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|
||||||
|
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|
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|
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|
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|
||||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
"def colvec_method2(A):\n",
|
||||||
|
" for idx in range(A.shape[1]):\n",
|
||||||
|
" colvec = A[:,idx:idx+1]\n",
|
||||||
|
" yield colvec"
|
||||||
|
],
|
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"language": "python",
|
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|
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|
"outputs": [],
|
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|
"prompt_number": 82
|
||||||
|
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|
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|
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"cell_type": "code",
|
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|
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|
||||||
|
"def colvec_method3(A):\n",
|
||||||
|
" for idx in range(A.shape[1]):\n",
|
||||||
|
" colvec = A[:,idx].reshape(A.shape[0],1)\n",
|
||||||
|
" yield colvec"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"language": "python",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"prompt_number": 81
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"collapsed": false,
|
||||||
|
"input": [
|
||||||
|
"def colvec_method4(A):\n",
|
||||||
|
" for idx in range(A.shape[1]):\n",
|
||||||
|
" colvec = np.vstack(A[:,idx])\n",
|
||||||
|
" yield colvec"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"language": "python",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"prompt_number": 79
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"collapsed": false,
|
||||||
|
"input": [
|
||||||
|
"def colvec_method5(A):\n",
|
||||||
|
" for idx in range(A.shape[1]):\n",
|
||||||
|
" colvec = np.row_stack(A[:,idx])\n",
|
||||||
|
" yield colvec"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"language": "python",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"prompt_number": 77
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"collapsed": false,
|
||||||
|
"input": [
|
||||||
|
"def colvec_method6(A):\n",
|
||||||
|
" for idx in range(A.shape[1]):\n",
|
||||||
|
" colvec = np.column_stack((A[:,idx],))\n",
|
||||||
|
" yield colvec"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"language": "python",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"prompt_number": 74
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"collapsed": false,
|
||||||
|
"input": [
|
||||||
|
"def test_method(method, A):\n",
|
||||||
|
" for i in method(A): \n",
|
||||||
|
" assert i.shape == (A.shape[0],1), \"{}, {}\".format(i.shape, A.shape[0],1)"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"language": "python",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"prompt_number": 69
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"collapsed": false,
|
||||||
|
"input": [
|
||||||
|
"import timeit\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"A = np.random.random((300, 3))\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"for method in [\n",
|
||||||
|
" colvec_method1, colvec_method2, \n",
|
||||||
|
" colvec_method3, colvec_method4, \n",
|
||||||
|
" colvec_method5, colvec_method6]:\n",
|
||||||
|
" print('\\nTest:', method.__name__)\n",
|
||||||
|
" %timeit test_method(colvec_method2, A)"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"language": "python",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"output_type": "stream",
|
||||||
|
"stream": "stdout",
|
||||||
|
"text": [
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"Test: colvec_method1\n",
|
||||||
|
"100000 loops, best of 3: 17.7 \u00b5s per loop"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"output_type": "stream",
|
||||||
|
"stream": "stdout",
|
||||||
|
"text": [
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"Test: colvec_method2\n",
|
||||||
|
"10000 loops, best of 3: 16.4 \u00b5s per loop"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"output_type": "stream",
|
||||||
|
"stream": "stdout",
|
||||||
|
"text": [
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"Test: colvec_method3\n",
|
||||||
|
"100000 loops, best of 3: 17.3 \u00b5s per loop"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"output_type": "stream",
|
||||||
|
"stream": "stdout",
|
||||||
|
"text": [
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"Test: colvec_method4\n",
|
||||||
|
"10000 loops, best of 3: 16.4 \u00b5s per loop"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"output_type": "stream",
|
||||||
|
"stream": "stdout",
|
||||||
|
"text": [
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"Test: colvec_method5\n",
|
||||||
|
"100000 loops, best of 3: 17.1 \u00b5s per loop"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"output_type": "stream",
|
||||||
|
"stream": "stdout",
|
||||||
|
"text": [
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"Test: colvec_method6\n",
|
||||||
|
"100000 loops, best of 3: 16.6 \u00b5s per loop"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"output_type": "stream",
|
||||||
|
"stream": "stdout",
|
||||||
|
"text": [
|
||||||
|
"\n"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"prompt_number": 86
|
||||||
|
},
|
||||||
{
|
{
|
||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"collapsed": false,
|
"collapsed": false,
|
||||||
|
|||||||
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