numexpr.evaluate("a+b", out=a) 的用法

Question

在使用Python的numexpr库时，直接给你正在操作的数组赋值，这样做安全吗？这样可以避免创建一个临时数组。

从这个项目主页上关于内存使用的描述来看，似乎是可以的，但如果不深入查看源代码，这个答案并不太可靠。

我尝试了以下代码，运行得很好，但我希望能得到一个对这个库更熟悉的人的确认：

import numpy as np
import numexpr as ne
a = np.ones(5)
b = a.copy()
ne.evaluate("a+b",out=a)
array([ 2.,  2.,  2.,  2.,  2.])

Answer 1

它之所以能工作，是因为numexpr在内部仍然使用临时数组，不过这些数组的大小是1024个元素（如果使用VML的话，就是4096个）。你可以把这些输入的块想象成切片，虽然它们在计算时以适合的C语言数据类型存储，这样可以提高速度和节省内存。每计算完一个块，结果会存储到输出参数中，否则它就得分配一个和输入大小一样的数组。

可以查看为什么它能工作这一部分，里面有numexpr如何进行向量化算术运算的伪代码。