xtensor 相当于 numpy a[a>3] = 1

问题描述

标题说明了 - numpy 的 xtensor 等价物是什么

# set all elements > 3 to 1
sometensor[sometensor > 3] = 1

？

看起来 xt::filter 有效：

xt::filter(sometensor,sometensor > 3) = 1

但看起来 numpy 版本要快得多。我已经用 xsimd 构建了 xtensor，但在这种情况下它似乎没有帮助。有没有更好、更简单的方法来做到这一点？

编辑

我找到了 filtration，它确实更快（大约 3 倍），但仍然比 numpy 慢（大约 10 倍）...

解决方案（感谢汤姆！）

a = xt::where(a > 0.5,1.0,a);

是最快的 - 大约比 filtration 快 10 倍，所以它看起来像是 simd-d！

解决方法

xt::filter 似乎是一个视图，它（目前）在 xtensor 中效率不高。我会使用xt::where。不过，它可能会导致暂时的，而在 NumPy 中可能不是这种情况。由于我不知道临时的细节，让我们至少做一些时间：

1. NumPy 索引：

import numpy as np 
from datetime import datetime

a = np.random.random([1000000])
start = datetime.now()
a[a > 0.5] = 1.0
stop = datetime.now()
print((stop - start).microseconds)

在我的系统上大约 5000 微秒。

2. NumPy 在哪里

import numpy as np 
from datetime import datetime

a = np.random.random([1000000])
start = datetime.now()
a = np.where(a > 0.5,1.0,a)
stop = datetime.now()
print((stop - start).microseconds)

在我的系统上大约 2500 微秒。

3. xtensor在哪里

#include <iostream>
#include <chrono>
#include <xtensor.hpp>

using namespace std;

int main() 
{
    xt::xtensor<double,1> a = xt::random::rand<double>({1000000});

    auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();    
    a = xt::where(a > 0.5,a);
    auto stop = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    auto duration = duration_cast<std::chrono::microseconds>(stop - start);
    cout << duration.count() << endl;
}

在我的系统上，使用 xsimd 的时间在 2500 到 5000 微秒之间（比 NumPy 的分布要多得多），而没有 xsimd 的时间大约是其两倍。

4. xtensor过滤器

#include <iostream>
#include <chrono>
#include <xtensor.hpp>

using namespace std;

int main() 
{
    xt::xtensor<double,1> a = xt::random::rand<double>({1000000});

    auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();    
    xt::filter(a,a > 0.5) = 1.0;
    auto stop = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    auto duration = duration_cast<std::chrono::microseconds>(stop - start);
    cout << duration.count() << endl;
}

在我的系统上，使用和不使用 xsimd 大约有 30000 微秒。

编译

我用

cmake_minimum_required(VERSION 3.1)

project(Run)

set(CMAKE_BUILD_TYPE Release)

find_package(xtensor REQUIRED)
find_package(xsimd REQUIRED)
add_executable(${PROJECT_NAME} main.cpp)
target_link_libraries(${PROJECT_NAME} xtensor xtensor::optimize xtensor::use_xsimd)

没有 xsimd 我省略了最后一行。

罗塞塔 / 本土

我正在运行 Mac 的 M1。列出的时间在 Rosetta 上（即 x86）。对于本机构建，时间为：

4500 微秒。
1500 微秒。
使用和不使用 xsimd 的 2000 微秒（我认为 xsimd 还不能在该芯片上运行！）。
15000 微秒。

numpy xtensor