关于人工智能:向量化代码

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作者 |Andy Reagan
编译 |VK
起源 |Towards Datas Science

在 MATLAB 和数值计算的世界，for 循环被剪掉，而向量为王。

在我的博士学位期间，Lakoba 传授的数值剖析课是我加入的最具挑战性的课程之一，在课程之后，我对向量代码有了粗浅的了解。

我最喜爱的向量化例子是，一位共事在写了一篇十分酷的论文，对其中所波及的大量计算做了脚注，与我分享了他的 lorenz96 代码。其中，外部的向量化速度比没有向量化快了 4 倍。

当初，疾速向量代码使机器学习成为可能。例如 QR 合成，尽管我还没做过，但我确信当初我能够用 MATLAB 或 Numpy 或 Julia 编写。

我在 MassMutual 做的很多工作基本上都是数值计算，一条耗时数小时与耗时数秒的管道之间的差别微小。秒意味着咱们能够迭代，尝试更多的选项。不过，为了灵活性，很多数值代码都是用纯 Python（没有 Cython，没有 Numba）编写的。我要说这是个坏想法！上面是一封共事的转述邮件：

在伪代码中，这是几个月前我遇到的“精算”编码难题：

EOM = 0
for months in years:
PREM = 50
BOM = EOM + PREM
WIT = 5
EOM = BOM – WIT

一个简略的例子，然而我认为显示了 BOM/EOM 的互相依赖性（还有一些其余变量具备类似的关系）。你不能在不晓得 EOM 的状况下对 BOM 进行向量化，而且在晓得 BOM 之前也不能对 EOM 进行向量化。如果 WIT>0，PREM=0。基本上会呈现很多相互依赖的状况。当初很多函数都不容易呈现向量化。

好吧，我能够向量化这个，我做到了。以下是 Python 中的非向量化版本：

import numpy as np
years = 10
bom = np.zeros(years*12)
eom = np.zeros(years*12)
for month in range(1, years*12):
    prem = 50
    bom[month] = eom[month-1] + prem
    wit = 5
    eom[month] = bom[month] - wit

这是向量化版本：

import numpy as np
years = 10
prem = 50
wit = 5
eom = np.arange(years*12)*prem - np.arange(years*12)*wit
# 如果你仍心愿将 bom 表作为数组：bom = eom + np.arange(years*12)*wit

我还通过应用一系列字典来编写 for 循环：

years = 10
prem = 50
wit = 5
result = [{'bom': 0, 'eom': 0}]
for month in range(1, years*12):
    inner = {}
    inner.update({'bom': result[month-1]['eom'] + prem})
    inner.update({'eom': inner['bom'] - wit})
    result.append(inner)

下面的这个返回一个不同类型的货色，一个 dict 列表…而不是两个数组。

咱们还能够导入 Pandas 来填充上述三个后果的后果（因而它们是统一的输入，咱们能够保留到 excel 中，等等）。如果加载了 Pandas，则能够应用空数据帧进行迭代，因而还有一个选项：

import numpy as np
import pandas as pd
years = 10
prem = 50
wit = 5
df = pd.DataFrame(data={'bom': np.zeros(years*12), 'eom': np.zeros(years*12)})
for i, row in df.iterrows():
    if i > 0:
        row.bom = df.loc[i-1, 'eom']
        row.eom = row.bom - wit

对于所有这些类型的迭代，以及返回数据帧作为后果的选项，咱们失去的后果是：

Cython 和 Numba

我还增加了一些 Cython 版本的代码，阐明应用 C 能够在不应用 numpy 的状况下取得向量化的性能，这的确可能在可读性还有速度之间达到最佳均衡（放弃 for 循环！）。

Numba 也能够减速（它可能和 Cython/Vectorized Numpy 一样快）。在这两种状况下（Cython/Numba），你必须小心应用哪些数据类型（因为没有 dicts 或 pandas！）。我认为，如果你对如何集成 Cython+Numpy 循环更聪慧的话，它将有可能使 Cython+Numpy 循环与向量化 Numpy 一样快。

所有代码，包含 Cython，都能够在这里找到：https://github.com/andyreagan…。

原文链接：https://towardsdatascience.co…

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正文完