数据类型如何影响Numpy中的行和列操作速度？

Question

我试图理解如何最好地利用numpy数组的C顺序来编写高性能代码。我的期望是遍历行的操作应该比遍历列的操作快。事实上，我试过的第一个例子是这样的：

X = np.ones((10000,10000),dtype='int64')
print(X.dtype)
print(X.flags)

%timeit np.sum(X,axis=0)

%timeit np.sum(X,axis=1)

这将产生输出：

int64
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False
10 loops, best of 3: 79.6 ms per loop
10 loops, best of 3: 61.1 ms per loop

这正是我所期望的，因为沿行求和应该比沿列求和快。你知道吗

这是我非常困惑的地方。如果将dtype更改为float64，则列操作的速度几乎是行操作的两倍：

X = np.ones((10000,10000),dtype='float')
print(X.dtype)
print(X.flags)

%timeit np.sum(X,axis=0)

%timeit np.sum(X,axis=1)

产生输出：

float64
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False
10 loops, best of 3: 67.7 ms per loop
10 loops, best of 3: 123 ms per loop

有人能解释一下为什么会这样吗？你知道吗

编辑：评论中建议我用一个较小的矩阵（10001000）再试一次。当我跑步时：

import time
import numpy as np

X = np.ones((1000,1000),dtype='float')
print(X.dtype)
print(X.flags)

%timeit np.sum(X,axis=0)
%timeit np.sum(X,axis=1)

X = np.ones((1000,1000),dtype='int64')
print(X.dtype)
print(X.flags)

%timeit np.sum(X,axis=0)
%timeit np.sum(X,axis=1)

我得到输出：

float64
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False
1000 loops, best of 3: 598 µs per loop
1000 loops, best of 3: 1.06 ms per loop
int64
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False
1000 loops, best of 3: 788 µs per loop
1000 loops, best of 3: 632 µs per loop

所以这种影响是持续的。你知道吗

Answer 1

我无法确认您在OSX上的第二个结果（各种Python版本）-它与您的第一个结果类似：

In [27]: X = np.ones((10000,10000),dtype='float64')
    ...: print(X.dtype)
    ...: print(X.flags)
    ...: 
    ...: %timeit np.sum(X,axis=0)
    ...: 
    ...: %timeit np.sum(X,axis=1)
    ...: 
float64
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False
10 loops, best of 3: 67.6 ms per loop
10 loops, best of 3: 62 ms per loop

编辑：我直接使用timeit.repeat()重复了您的所有计算：

import timeit
t = timeit.repeat('np.sum(X,axis=0)', setup="import numpy as np; X = np.ones((10000,10000),dtype='float64')", repeat=50, number=1); print(min(t));
t = timeit.repeat('np.sum(X,axis=1)', setup="import numpy as np; X = np.ones((10000,10000),dtype='float64')", repeat=50, number=1); print(min(t));
t = timeit.repeat('np.sum(X,axis=0)', setup="import numpy as np; X = np.ones((10000,10000),dtype='int64')", repeat=50, number=1); print(min(t));
t = timeit.repeat('np.sum(X,axis=1)', setup="import numpy as np; X = np.ones((10000,10000),dtype='int64')", repeat=50, number=1); print(min(t));

通过这些计时：

Python 2.7.13 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Dec 20 2016, 23:05:08) 
IPython 5.3.0   An enhanced Interactive Python.
numpy 1.12.1

0.0637669563293 # float64, axis=0
0.0558688640594 # float64, axis=1
0.0669782161713 # int64, axis=0
0.0576930046082 # int64, axis=1

以及

Python 3.6.2 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Jul 20 2017, 13:14:59) 
IPython 6.1.0   An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.
numpy 1.13.1

0.06289491400821134
0.05558946297969669
0.0670205659698695
0.057950171001721174

以及

Python 3.5.3 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Mar  6 2017, 12:15:08) 
IPython 5.3.0   An enhanced Interactive Python.
numpy 1.11.3

0.06345970398979262
0.05561513203429058
0.07043616304872558
0.057934076990932226

最后，在我的Android手机上：

Python 3.6.2 (default, Jul 19 2017, 11:01:41)
IPython 6.1.0
numpy 1.12.0

0.39130385394673795
0.24979593697935343
0.42852322908584028
0.28863119706511497

和Windows系统（python 3.4 32位）：

0.158213707338
0.149441164907
0.365552662475
0.128456460354