Numpy 纯函数：提升性能和缓存

在本文中，我们将介绍Numpy中纯函数的概念，以及如何使用它们来提高性能和缓存。

阅读更多：Numpy 教程

什么是纯函数？

纯函数是指输入相同，则输出也一定相同的函数。这意味着纯函数不会修改参数或者外部状态，也没有副作用。相比非纯函数，纯函数更具有可预测性和可维护性。

在Numpy中，一些常见的纯函数包括：numpy.abs(), numpy.sin(), numpy.exp()等等。

下面我们会通过一个示例来说明使用Numpy纯函数的性能和缓存优势。

示例

假设我们需要计算一个数组中每个元素的平方。我们可以使用如下代码：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

squares = []
for num in arr:
    squares.append(num ** 2)

print(squares)

输出结果为：

[1, 4, 9, 16, 25]

使用循环的方式计算平方可以实现我们的需求，但是这样做并不高效。我们可以使用Numpy提供的square()函数来代替循环：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

squares = np.square(arr)

print(squares)

输出结果为：

[ 1  4  9 16 25]

通过使用np.square()函数，我们可以避免循环并且更快地计算平方。下面我们来看一下如何使用纯函数来提高性能和缓存。

如何使用纯函数

在上面的示例中，我们已经看到了如何使用np.square()函数来简化计算平方的代码，并且提高了执行效率。但是，我们还可以使用纯函数来进一步优化代码。

假设我们需要多次计算平方。如果每次都使用循环或者np.square()函数，那么可能会浪费计算资源和时间。此时，我们可以使用纯函数来保存计算结果并缓存到内存中，下次需要这个结果时，可以直接从缓存中读取。

我们可以使用Python标准库中的functools模块，来定义一个使用缓存的装饰器@functools.lru_cache()：

import numpy as np
import functools

@functools.lru_cache(maxsize=None)
def squares(arr):
    return np.square(arr)

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print(squares(arr))
print(squares(arr))

输出结果为：

[ 1  4  9 16 25]
[ 1  4  9 16 25]

在上面的示例中，我们将np.square()函数封装了上面的装饰器中。通过这种方式，我们可以避免重复计算，提高效率，并且减少了代码量。

总结

在本文中，我们介绍了Numpy中纯函数的概念，以及如何使用这些函数来提高代码性能和缓存。通过使用Numpy提供的纯函数，我们可以迅速地操作数组数据，并且通过自定义装饰器来避免重复计算和减少代码量。在实际开发中，我们需要根据具体情况来选择适合的方法，以达到更高的效率和更好的代码质量。