Explorando Numexpr Un Motor Potente Detrás de Pandas

Explorando Numexpr un motor potente detrás de Pandas.

CÓMPUTO RÁPIDO

Mejorando el rendimiento del análisis de datos con las funciones Numexpr de Python y eval/query de Pandas

Este artículo te presentará la biblioteca Numexpr de Python, una herramienta que mejora el rendimiento computacional de las matrices de Numpy. Los métodos eval y query de Pandas también se basan en esta biblioteca.

Este artículo también incluye un proyecto práctico de análisis de datos meteorológicos.

Al leer este artículo, entenderás los principios de Numexpr y cómo utilizar esta potente herramienta para acelerar tus cálculos en la realidad.

Introducción

Recordando las matrices de Numpy

En un artículo anterior que discutía las matrices de Numpy, utilicé un ejemplo de biblioteca para explicar por qué la Localidad de Caché de Numpy es tan eficiente:

• Cómo hablar sobre datos y análisis con personas que no son expertas en datos
• Extrayendo texto de archivos PDF con Python Una guía completa
• Google PaLM 2 Revolucionando los modelos de lenguaje

Listas de Python vs. Matrices de NumPy: Un análisis profundo de la disposición de memoria y los beneficios de rendimiento

Explorando diferencias de asignación y ganancias de eficiencia

towardsdatascience.com

Cada vez que vas a la biblioteca a buscar materiales, sacas algunos libros relacionados con el contenido y los colocas junto a tu escritorio.

De esta manera, puedes consultar rápidamente materiales relacionados sin tener que correr hacia el estante cada vez que necesitas leer un libro.

Este método ahorra mucho tiempo, especialmente cuando necesitas consultar muchos libros relacionados.

En este escenario, el estante es como tu memoria, el escritorio es equivalente a la caché L1 de la CPU y tú, el lector, eres el núcleo de la CPU.

Las limitaciones de Numpy

Supongamos que tienes la mala suerte de encontrarte con un exigente profesor que quiere que saques las obras de Shakespeare y Tolstoy para hacer una comparación cruzada.

En este punto, sacar libros relacionados de antemano no funcionará bien.

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