numpy.max和max哪个更快？

Question

在Python中，哪个更快？

numpy.max(), numpy.min()

或者

max(), min()

我的列表/数组长度在2到600之间变化。为了节省运行时间，我应该使用哪个？

- Froyo

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你应该一定要进行测试以了解你特定情况下的情况，但我的第一反应是这将取决于你的可迭代对象是普通的Python可迭代对象还是NumPy可迭代对象。 - jedwards

如果数据是存储在一个列表中，我会使用基础的max函数。如果数据是存储在一个NumPy的数组中，我会使用numpy.max函数。将列表转化为NumPy数组是一项相当昂贵的操作。 - John La Rooy

Answer 1

根据我的计时，如果你已经有了numpy数组 a，那么应该使用 a.max（源代码说明如果a.max可用，则与np.max相同）。但如果你有内置列表，则大多数时间需要将其转换为np.ndarray => 这就是为什么在你的计时中max更好。

实质上：如果是np.ndarray，则使用a.max；如果是list并且不需要所有np.ndarray的机制，则使用标准的max。

- gorlum0

Answer 2

我也对此很感兴趣，用perfplot（我的一个小项目）测试了这三种变体。结果：使用a.max()是正确的选择。

重现图表所需的代码:

import numpy as np
import perfplot

b = perfplot.bench(
    setup=np.random.rand,
    kernels=[max, np.max, lambda a: a.max()],
    labels=["max(a)", "np.max(a)", "a.max()"],
    n_range=[2 ** k for k in range(25)],
    xlabel="len(a)",
)
b.show()

- Nico Schlömer

Answer 3

最好使用像Python timeit模块这样的工具来测试。这样您就可以在自己的环境中测试自己的数据，而不是依赖于各种测试数据和环境的第三方，这些数据和环境并不一定代表您的环境。

- srgerg

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我在一个随机的包含600个浮点数的列表上尝试了这个操作。 || np.max() + np.min() -> 1.093 毫秒 || max() + min() -> 0.092 毫秒 - Froyo

Answer 4

numpy.min 和 numpy.max 在语义上（和调用方式）与内置函数有略微不同，因此选择不应该只考虑速度。如果需要处理多维数据，则使用numpy版本。如果只是使用Python列表或其他不涉及维度的数据类型，则使用内置函数。

- lvc