基于IPython上sum（）的执行时间差

Question

我在用IPython的ipcluster引擎做一个简单的montecarlo模拟练习。我注意到，基于我定义函数的方式，执行时间有很大的不同，我正在问原因。具体情况如下：

当我将任务定义如下时，它很快：

def sample(n):
    return (rand(n)**2 + rand(n)**2 <= 1).sum()

并行运行时：

^{pr2}$

但如果我把函数改为：

def sample(n):
    return sum(rand(n)**2 + rand(n)**2 <= 1)

我得到：
3.141232 1个回路，最好每回路1:3.81 s

…慢了71倍。为什么会这样？在

Answer 1

我不能太深入，但是它慢的原因是sum(<array>)是内置的cpythonsum函数，而您的<numpy array>.sum()使用的是numpysum函数，它比内置的python版本快得多。在

我想如果你用sum(<array>)替换numpy.sum(<array>)，你会得到类似的结果

查看numpysum文档：http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.sum.html