Python itertools -慢？

Question

我正在尝试使用Python的itertools模块来加速一个三重嵌套的for循环。下面的测试代码将标准的三重嵌套循环与itertools的product方法和输出进行了比较：

嵌套循环时间= 2.35023秒

Itertools循环时间= 2.67766秒

我是不是遗漏了什么？

import numpy
import itertools
import time

n = 128
a = numpy.arange(n**3).reshape((n,n,n))
b = numpy.zeros((n,n,n))
c = numpy.zeros((n,n,n))

t = time.time()
for i in range(n):
    for j in range(n):
        for k in range(n):
            b[i,j,k] = a[i,j,k]
print 'Nested loop time = %g secs' % (time.time() - t)

t = time.time()
for (i,j,k) in itertools.product(range(n), repeat=3):
    c[i,j,k] = a[i,j,k]
print 'Itertools loop time = %g secs' % (time.time() - t)

Answer 1

第二个循环似乎确实比第一个循环慢，这可能是因为元组解包。你不需要这样做，我发现这样做会让第二个循环更快：

for ijk in itertools.product(range(n), repeat=3):
    c[ijk] = a[ijk]

当然，使用numpy时，您希望完全避免遍历元素，而是一次在整个数组上使用numpy操作。这样，所有的循环，等等，都是用C语言完成的，你会得到巨大的加速。