使用 numexpr 优化 numpy 中的数值运算

Question

我刚开始使用numexpr，虽然github存储库似乎有一些如何使用它的基本示例，但我无法清楚地理解这些示例如何适用于一些复杂的情况。假设我有一个函数：

def func(x):
#x is a numpy array of very large size
return 0.5*np.exp(-x**2)*x**(1/3)+np.exp(-x)*(1.5*np.sqrt(x)+0.3/(1.+x))

使用numexpr编写此内容的等效方式是什么？

Answer 1

np.sqrt→sqrt;np.exp→exp

import numexpr as ne
y = ne.evaluate(
'.5 * exp(-x ** 2) * x ** (1 / 3)' 
'+ exp(-x) * (1.5 * sqrt(x)'
'+ .3 / (1. + x))'
)