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开篇
python 语言被宽泛用于数据分析和机器学习。然而，因为 python 的底层个性，python 的运行速率低始终被宽泛诟病。其中，numpy 和 pandas 的宽泛应用曾经将数据处理和机器学习的速率晋升了几个品位。
然而，随着数据的越来越多，很多人曾经不再满足 numpy 和 pandas 的速度，从而退出了一批减速优化拓展包。这篇文章次要介绍一个轻量、然而功能强大的 python 扩大包”NumExpr”，看看它是如何高效解析数学公式的。
NumExpr
NumExpr 的应用及其简略，只须要将原来的 numpy 语句应用双引号框起来，并应用 numexpr 中的 evaluate 办法调用即可。
第一步：须要引入 numexpr 和 numpy 扩大包；
import numexpr as ne
import numpy as np
第二步：创立两个 numpy 的 array – a 和 b；
a 和 b 两个所蕴含的数据个数为 100 万个。
当咱们须要执行简略的加减乘除的时候，numexpr 的效率曾经失去了很好地体现。如上图所示，通过执行 2 a + 3 b，如果间接操作，须要 3.39 毫秒。然而，如果咱们是用 ne.evaluate 减速，能够将工夫缩短至 1.55 毫秒。
numexpr 在更加简单的数学表达式运算中，体现到底如何呢？
当咱们应用如上所示的数学表达式，失常执行须要 28.3 ms。而通过 numexpr 的减速，只须要 3.03 ms。
留神，numexpr 是能够辨认 sin 函数的，所以咱们不须要在 evaluate 外面写 np.sin，能够间接写 sin。
总结：解决数据量越大，数学计算越简单，则 numexpr 的减速成果越显著。
numpy 和 numexpr 比拟
咱们能够看到，当 np.array 的元素个数超过 10e8，减速成果更加显著。
numexpr 也反对逻辑表达式和复数表达式的减速，有趣味的读者敌人能够自行比拟。
numexpr 多线程减速
numexpr 还有一个重要的减速利器，多线程操作。通过 ne.set_num_threads(1) 能够设置线程的数量，更多的线程示意程序能够同时对数学表达式进行计算。
如上所示，如果咱们设置单线程，程序运行须要 13.4 ms。设置了双线程，速度则能够晋升一倍。
numexpr 对 pandas 的减速
numexpr 的设计次要针对的是 numpy。同样的，咱们晓得 pandas 也是基于 numpy 开发的。天然，numexpr 同样能够被用来对 pandas 减速。
pandas 中有一个 eval 办法就是使用了 numexpr，对 pandas 代码进行优化减速。
当咱们构建几个 pandas 的 dataframe，而后对它们进行运算的时候，pd.eval 能够将程序从原先的 47.4 ms 减速到 17.6 ms。
总结
通过以上的实例，numexpr 对于 numpy 和 pandas 的减速是很显著的，尤其当数据量比拟大和计算比较复杂的状况下。同时，numexpr 的应用非常简单。然而，咱们须要留神的是，任何减速工具都会有局限性的，并不是所有的工作都能够应用 numexpr 进行减速。
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