Что эффективнее: np.array_equal или (A == B).all()?

Question

[Ланской Кирилл]

Что работает эффективнее для массивов?

np.array_equal или (A == B).all()

Comments

[Михаил Р.]

А проверить самому?

Answer 1

[Vindicar]

Модуль timeit в руки и вперёд, измеряй

>>> timeit.timeit(stmt='(A == B).all()', setup='import numpy; A, B = numpy.zeros((1000,)), numpy.zeros((1000,))', number=10_000_000)
20.43348090001382
>>> timeit.timeit(stmt='numpy.array_equal(A, B)', setup='import numpy; A, B = numpy.zeros((1000,)), numpy.zeros((1000,))', number=10_000_000)
27.85776079981588
>>>

Правда, есть у меня уверенность, что A == B создаёт временный массив, так что это менее эффективно по памяти. А вот делает ли так array_equal() - не знаю.

EDIT: открыл исходники функции...
return builtins.bool((a1 == a2).all())
Ну ты понел.

Comments

[Ланской Кирилл]

Так получается они одинаковы или почти одинаковы, но почему медленнее?

[Vindicar]

Ланской Кирилл, А ты исходник посмотри. array_equal() еще много чего делает: приводит входные коллекции к массиву (для == и A и B уже должны быть массивами), отдельно обрабатывает ситуацию, когда в массиве есть NaN (простое сравнение считает, что NaN не равно ничему, в т.ч. самому себе). Вот и набегает 30% разницы.

[Ланской Кирилл]

Ок и где найти исходники?

[Алексей Уколов]

Ланской Кирилл, нужно нажать на синенькие буковки в ответе, которые собираются в слово "исходники".

[Ланской Кирилл]

Ок