python-尽管Numpy建议a.b,为什么a.dot(b)比a @ b更快

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内容图文

根据question的答案,也根据numpy的答案,与a.dot(b)相比,二维数组的矩阵乘法最好通过a b或numpy.matmul(a,b)完成.

If both a and b are 2-D arrays, it is matrix multiplication, but using
matmul or a @ b is preferred.

我做了以下基准测试,发现相反的结果.

问题：我的基准测试有问题吗？如果不是,当Numpy比a @ b或numpy.matmul(a,b)快时,为什么Numpy不推荐a.dot(b)？

基准使用python 3.5 numpy 1.15.0.

$pip3 list | grep numpy
numpy                         1.15.0
$python3 --version
Python 3.5.2

基准代码：

import timeit

setup = '''
import numpy as np
a = np.arange(16).reshape(4,4)
b = np.arange(16).reshape(4,4)
''' 
test = '''
for i in range(1000):
    a @ b
'''
test1 = '''
for i in range(1000):
    np.matmul(a,b)
'''
test2 = '''
for i in range(1000):
    a.dot(b)
'''

print( timeit.timeit(test, setup, number=100) )
print( timeit.timeit(test1, setup, number=100) )
print( timeit.timeit(test2, setup, number=100) )

结果：

test  : 0.11132473500038031
test1 : 0.10812476599676302
test2 : 0.06115105600474635

附加结果：

>>> a = np.arange(16).reshape(4,4)
>>> b = np.arange(16).reshape(4,4)
>>> a@b
array([[ 56,  62,  68,  74],
       [152, 174, 196, 218],
       [248, 286, 324, 362],
       [344, 398, 452, 506]])
>>> np.matmul(a,b)
array([[ 56,  62,  68,  74],
       [152, 174, 196, 218],
       [248, 286, 324, 362],
       [344, 398, 452, 506]])
>>> a.dot(b)
array([[ 56,  62,  68,  74],
       [152, 174, 196, 218],
       [248, 286, 324, 362],
       [344, 398, 452, 506]])

解决方法:

您的前提不正确.您应该使用较大的矩阵来衡量性能,以避免函数调用使无关紧要的计算相形见war.

使用Python 3.60 / NumPy 1.11.3,您会发现,如here所述,@调用np.matmul,两者的性能均优于np.dot.

import numpy as np

n = 500
a = np.arange(n**2).reshape(n, n)
b = np.arange(n**2).reshape(n, n)

%timeit a.dot(b)        # 134 ms per loop
%timeit a @ b           # 71 ms per loop
%timeit np.matmul(a,b)  # 70.6 ms per loop

还要注意,如文档中所述,np.dot在功能上不同于@ / np.matmul.特别是,它们在处理尺寸大于2的矩阵方面有所不同.

内容总结

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