cython memoryview比预期慢
我已经开始在cython中使用memoryviews来访问numpy数组。 他们拥有的各种优点之一是它们比旧的numpy缓冲区支持要快得多：http://docs.cython.org/src/userguide/memoryviews.html#comparison-to-the-old-buffer-support
但是，我有一个例子，其中旧的numpy缓冲区支持比memoryviews更快！ 怎么会这样？！ 我想知道我是否正确使用了记忆体？
这是我的测试：
import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython
@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
cpdef np.ndarray[np.uint8_t, ndim=2] image_box1(np.ndarray[np.uint8_t, ndim=2] im,
np.ndarray[np.float64_t, ndim=1] pd,
int box_half_size):
cdef unsigned int p0 = <int>(pd[0] + 0.5)
cdef unsigned int p1 = <int>(pd[1] + 0.5)
cdef unsigned int top = p1 - box_half_size
cdef unsigned int left = p0 - box_half_size
cdef unsigned int bottom = p1 + box_half_size
cdef unsigned int right = p0 + box_half_size
cdef np.ndarray[np.uint8_t, ndim=2] box = im[top:bottom, left:right]
return box
@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
cpdef np.uint8_t[:, ::1] image_box2(np.uint8_t[:, ::1] im,
np.float64_t[:] pd,
int box_half_size):
cdef unsigned int p0 = <int>(pd[0] + 0.5)
cdef unsigned int p1 = <int>(pd[1] + 0.5)
cdef unsigned int top = p1 - box_half_size
cdef unsigned int left = p0 - box_half_size
cdef unsigned int bottom = p1 + box_half_size
cdef unsigned int right = p0 + box_half_size
cdef np.uint8_t[:, ::1] box = im[top:bottom, left:right]
return box
计时结果是：
image_box1：输入numpy：100000个循环，最好是每个循环3：11.2 us
image_box2：memoryview：100000循环，每个循环最好3：18.1 us
这些测量是使用％timeit image_box1（im，pd，box_half_size）从IPython完成的，
好的！ 我发现了这个问题。 正如seberg指出的那样，memoryviews显得比较慢，因为测量包括从numpy数组到memoryview的自动转换。
我使用以下函数来测量cython模块中的时间：
def test(params):
import timeit
im = params[0]
pd = params[1]
box_half_size = params[2]
t1 = timeit.Timer(lambda: image_box1(im, pd, box_half_size))
print 'image_box1: typed numpy:'
print min(t1.repeat(3, 10))
cdef np.uint8_t[:, ::1] im2 = im
cdef np.float64_t[:] pd2 = pd
t2 = timeit.Timer(lambda: image_box2(im2, pd2, box_half_size))
print 'image_box2: memoryview:'
print min(t2.repeat(3, 10))
结果：
image_box1：输入numpy：9.07607864065e-05
image_box2：memoryview：5.81799904467e-05
所以记忆体确实更快！
请注意，我在调用image_box2之前将im和pd转换为内存视图。 如果我不这样做，并且我直接传递im和pd，那么image_box2会更慢：
image_box1：输入numpy：9.12262257771e-05
image_box2：memoryview：0.000185245087778
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