Python 3如何使用Numpy Linalg Norm使用多线程

Question

i使用python3与np.linalg.norm一起计算矩阵中的行(norm(axis = 1((它使用多线程或多层架运行？

Answer 1

我们可以使用支持多核处理的numexpr模块，例如So-

import numexpr as ne
def linalg_norm(a):
    sq_norm = ne.evaluate('sum(a**2,1)')
    return ne.evaluate('sqrt(sq_norm)')

要沿任何其他轴执行规范还原，请在评估表达式中将1替换为该轴号-'sum(a**2,1)'。

样本运行 -

In [34]: np.random.seed(0)
    ...: a = np.random.rand(4,5)
In [35]: np.linalg.norm(a,axis=1)
Out[35]: array([1.28545589, 1.57467272, 1.4460319 , 1.43656019])
In [36]: linalg_norm(a)
Out[36]: array([1.28545589, 1.57467272, 1.4460319 , 1.43656019])

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对于完整性，很少提出任何替代方案。

有效的解决方案是np.einsum-

In [39]: np.sqrt(np.einsum('ij,ij->i',a, a))
Out[39]: array([1.28545589, 1.57467272, 1.4460319 , 1.43656019])

使用np.matmul/@ operator on Python 3.x-

In [6]: np.sqrt(np.matmul(a[:,None],a[:,:,None])[:,0,0])
Out[6]: array([1.28545589, 1.57467272, 1.4460319 , 1.43656019])
In [7]: np.sqrt((a[:,None] @ a[:,:,None])[:,0,0])
Out[7]: array([1.28545589, 1.57467272, 1.4460319 , 1.43656019])