numpy-discussion — Discussion list for all users of Numerical Python

Re: [Numpy-discussion] Numpy Benchmarking

[Travis O. <oli...@ie...>]

Dennis V. Perepelitsa wrote:
> Hi, all.
>
> I've run some benchmarks comparing the performance of scipy, numpy, 
> Numeric and numarray vs. MATLAB. There's also the beginnings of a 
> benchmark framework included. The results are online at:
>
>      http://web.mit.edu/jonas/www/bench/
>
> They were produced on a Thinkpad T42 with an Intel Pentium M 1.7GHz 
> processor running Ubuntu Dapper Drake (6.06). All the languages/packages 
> were built from source, and, in the case of numpy and scipy, linked to 
> ATLAS. Each datapoint represents the arithmetic mean of ten trials.
>   
I agree with Robert that a minimum would be a better way to aggregate 
results.

> The results have some interesting implications. For example, numpy and 
> scipy perform approximately the same except when it comes to matrix 
> inversion, MATLAB beats out all the Python packages when it comes to 
> matrix addition, and numpy seems to be beaten by its predecessors in some 
> cases. Why is this the case? 
In terms of creating zeros matrices, you are creating double-precision 
matrices for NumPy but only single-precision for Numeric and numarray.

Try using numpy.float32 or 'f' when creating numpy arrays.  The float is 
the Python type-object and represents a double-precision number.   Or, 
if you are trying to use double precision for all cases (say for 
comparison to MATLAB) then use 'd' in numarray and Numeric.

For comparing numpy with numarray and Numeric there are some benchmarks 
in the SVN tree of NumPy under benchmarks. 

These benchmarks have been helpful in the past in pointing out areas 
where we could improve the code of NumPy, so I'm grateful for your efforts.

-Travis

Re: [Numpy-discussion] Numpy Benchmarking

[Keith G. <kwg...@gm...>]

On 6/27/06, Dennis V. Perepelitsa <dv...@mi...> wrote:

> I've run some benchmarks comparing the performance of scipy, numpy,
> Numeric and numarray vs. MATLAB.

I enjoyed looking at the results.

The most interesting result, for me, was that inverting a matrix is
much faster in scipy than numpy. How can that be? I would have guessed
that numpy handled the inversion for scipy since numpy is the core.

The two calls were scipy.linalg.inv(m) and numpy.linalg.inv(m).

Re: [Numpy-discussion] Numpy Benchmarking

[Robert K. <rob...@gm...>]

Dennis V. Perepelitsa wrote:
> Hi, all.
> 
> I've run some benchmarks comparing the performance of scipy, numpy, 
> Numeric and numarray vs. MATLAB. There's also the beginnings of a 
> benchmark framework included. The results are online at:
> 
>      http://web.mit.edu/jonas/www/bench/
> 
> They were produced on a Thinkpad T42 with an Intel Pentium M 1.7GHz 
> processor running Ubuntu Dapper Drake (6.06). All the languages/packages 
> were built from source, and, in the case of numpy and scipy, linked to 
> ATLAS. Each datapoint represents the arithmetic mean of ten trials.

I have two suggestions based on a two-second glance at this:

1) Use time.time() on UNIX and time.clock() on Windows. The usual snippet of 
code I use for this:

import sys
import time
if sys.platform == 'win32':
     now = time.clock
else:
     now = time.time

t1 = now()
...
t2 = now()

2) Never take the mean of repeated time trials. Take the minimum if you need to 
summarize a set of trials.

-- 
Robert Kern

"I have come to believe that the whole world is an enigma, a harmless enigma
  that is made terrible by our own mad attempt to interpret it as though it had
  an underlying truth."
   -- Umberto Eco

[Numpy-discussion] Numpy Benchmarking

[Dennis V. P. <dv...@MI...>]

Hi, all.

I've run some benchmarks comparing the performance of scipy, numpy, 
Numeric and numarray vs. MATLAB. There's also the beginnings of a 
benchmark framework included. The results are online at:

     http://web.mit.edu/jonas/www/bench/

They were produced on a Thinkpad T42 with an Intel Pentium M 1.7GHz 
processor running Ubuntu Dapper Drake (6.06). All the languages/packages 
were built from source, and, in the case of numpy and scipy, linked to 
ATLAS. Each datapoint represents the arithmetic mean of ten trials.

The results have some interesting implications. For example, numpy and 
scipy perform approximately the same except when it comes to matrix 
inversion, MATLAB beats out all the Python packages when it comes to 
matrix addition, and numpy seems to be beaten by its predecessors in some 
cases. Why is this the case? What are some other, additional benchmarks I 
could try?

Dennis V. Perepelitsa
MIT Class of 2008, Course VIII and XVIII-C
Picower Institute for Learning and Memory

Re: [Numpy-discussion] int64 wierdness

[Andrew S. <str...@as...>]

An SVN checkout from a week or two ago looks OK on my amd64 machine:

astraw@hdmg:~$ python
Python 2.4.3 (#2, Apr 27 2006, 14:43:32)
[GCC 4.0.3 (Ubuntu 4.0.3-1ubuntu5)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
 >>> import numpy
 >>> numpy.__version__
'0.9.9.2631'
 >>> numpy.int64(9)**2
81
 >>>


EI wrote:

> numpy.__version__ says 0.9.8.
>
> Python 2.4.2, GCC 4.1, OpenSuSE 10.1 (x86_64).
>
> Thanks Travis,
> Eugene
>
> On 6/27/06, *Travis Oliphant* < oli...@ie... 
> <mailto:oli...@ie...>> wrote:
>
>     EI wrote:
>     > Hi,
>     >
>     > I'm running python 2.4 on a 64bit linux and get strange results:
>     > (int(9))**2 is equal to 81, as it should, but
>     > (int64(9))**2 is equal to 0
>
>     Thanks for the bug-report.  Please provide the version of NumPy
>     you are
>     using so we can track it down, or suggest an upgrade.
>
>     -Travis
>
>
>------------------------------------------------------------------------
>
>Using Tomcat but need to do more? Need to support web services, security?
>Get stuff done quickly with pre-integrated technology to make your job easier
>Download IBM WebSphere Application Server v.1.0.1 based on Apache Geronimo
>http://sel.as-us.falkag.net/sel?cmd=lnk&kid=120709&bid=263057&dat=121642
>
>------------------------------------------------------------------------
>
>_______________________________________________
>Numpy-discussion mailing list
>Num...@li...
>https://lists.sourceforge.net/lists/listinfo/numpy-discussion
>  
>

Re: [Numpy-discussion] int64 wierdness

[EI <ge...@gm...>]

numpy.__version__ says 0.9.8.

Python 2.4.2, GCC 4.1, OpenSuSE 10.1 (x86_64).

Thanks Travis,
Eugene

On 6/27/06, Travis Oliphant <oli...@ie...> wrote:
>
> EI wrote:
> > Hi,
> >
> > I'm running python 2.4 on a 64bit linux and get strange results:
> > (int(9))**2 is equal to 81, as it should, but
> > (int64(9))**2 is equal to 0
>
> Thanks for the bug-report.  Please provide the version of NumPy you are
> using so we can track it down, or suggest an upgrade.
>
> -Travis
>
>

[Numpy-discussion] numexpr does sum.

[Tim H. <tim...@co...>]

I managed to get basic support for sum and prod into numpexpr. I need to 
tie up some loose ends, for instance only floats are currently 
supported, but these should be easy. To return to the recently posted 
multidimensional distance program, this now works:

    expr = numexpr("sum((a - b)**2, axis=2)", [('a', float), ('b', float)])
    def dist_numexpr(A, B):
        return sqrt(expr(A[:,newaxis], B[newaxis,:]))

It's also quite fast, although there's still room for improvement in the 
reduction code. Notice that it still needs to be in two parts since 
sum/prod needs to surround the rest of the expression. Note also that it 
does support the axis keyword, although currently only nonnegative 
values (or None). I plan to fix that at some point though.

-tim

Re: [Numpy-discussion] int64 wierdness

[Travis O. <oli...@ie...>]

EI wrote:
> Hi,
>
> I'm running python 2.4 on a 64bit linux and get strange results:
> (int(9))**2 is equal to 81, as it should, but
> (int64(9))**2 is equal to 0

Thanks for the bug-report.  Please provide the version of NumPy you are 
using so we can track it down, or suggest an upgrade.

-Travis

[Numpy-discussion] int64 wierdness

[EI <ge...@gm...>]

Hi,

I'm running python 2.4 on a 64bit linux and get strange results:
(int(9))**2 is equal to 81, as it should, but
(int64(9))**2 is equal to 0

Is it a bug or a feature?

Eugene

Re: [Numpy-discussion] Upgrading from numpy 0.9.7.2416 to 0.9.9.2683

[Travis O. <oli...@ie...>]

Stefan van der Walt wrote:
> On Tue, Jun 27, 2006 at 09:45:57AM -0700, Keith Goodman wrote:
>   
> With r2691 I see
>
> In [7]: x = N.asmatrix(N.zeros((3,2)),float)
>
> In [8]: y = N.asmatrix(N.rand(3,1))
>
> In [12]: x[:,1] = y > 0.5
>
> In [13]: x
> Out[13]:
> matrix([[ 0.,  1.],
>        [ 0.,  1.],
>        [ 0.,  1.]])
>   

This was a bug, indirectly caused by the move to broadcasted copying and 
casting and the use of a matrix here.  Previously the shapes didn't 
matter as long as the total size was the same. 

Thus internally x[:,1] was creating a (1,3) matrix referencing the last 
column of x (call it xp) and y>0.5  was a (3,1) matrix (call it yp)  
Thus the resulting casting code was repeatedly filling in x with 
(y>0.5).  Thus, the last entry of (y>0.5) was the one that resulted.

Previously, this would have worked because the shape of the arrays 
didn't matter, but now they do.  The real culprit was not allowing the 
matrices "getitem" method to be called (which would have correctly 
obtained a (3,1) matrix from x[:,1] and thus avoided the strange result.

Thus, in SVN, now PyObject_GetItem is used instead of the default 
ndarray getitem.   The upshot, is that this should now work --- and 
there is now a unit-test to check for it.

Thanks to Keith for exposing this bug.

-Travis

Re: [Numpy-discussion] Upgrading from numpy 0.9.7.2416 to 0.9.9.2683

[Keith G. <kwg...@gm...>]

On 6/27/06, Travis Oliphant <oli...@ie...> wrote:

> Keith Goodman wrote:
> > This works in numpy 0.9.7.2416 but doesn't work in numpy 0.9.9.2683:
> >
> > Numpy 0.9.9.2683
> >
> > x = asmatrix(zeros((3,2), float))
> > y = asmatrix(rand(3,1))
> > y
> >
> > matrix([[ 0.49865026],
> >        [ 0.82675808],
> >        [ 0.30285247]])
> >
> > x[:,1] = y > 0.5
> > x
> >
> > matrix([[ 0.,  0.],
> >        [ 0.,  0.],  <--- this should be one (?)
> >        [ 0.,  0.]])
> >
> >
>
> This looks like a bug, probably introduced recently during the re-write
> of the copying and casting code.    Try checking out the revisions r2662
> and r2660 to see which one works for you.  I'll look into this problem.

Thanks for the tip. I get some extra output with r2660. It prints out
"Source array" and "Dest. array" like this:

>> x = asmatrix(zeros((3,2), float))

>> x

matrix([[ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.]])

>> y = asmatrix(rand(3,1))

>> y

matrix([[ 0.60117193],
       [ 0.43883293],
       [ 0.01633154]])

>> x[:,1] = y > 0.5

Source array = (3 1)
Dest. array = (1 3)


>> x

matrix([[ 0.,  1.],
       [ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.]])

Re: [Numpy-discussion] Upgrading from numpy 0.9.7.2416 to 0.9.9.2683

[Travis O. <oli...@ie...>]

Keith Goodman wrote:
> This works in numpy 0.9.7.2416 but doesn't work in numpy 0.9.9.2683:
>
> Numpy 0.9.9.2683
>
> x = asmatrix(zeros((3,2), float))
> y = asmatrix(rand(3,1))
> y
>
> matrix([[ 0.49865026],
>        [ 0.82675808],
>        [ 0.30285247]])
>
> x[:,1] = y > 0.5
> x
>
> matrix([[ 0.,  0.],
>        [ 0.,  0.],  <--- this should be one (?)
>        [ 0.,  0.]])
>
>   

This looks like a bug, probably introduced recently during the re-write 
of the copying and casting code.    Try checking out the revisions r2662 
and r2660 to see which one works for you.  I'll look into this problem.

-Travis

Re: [Numpy-discussion] Upgrading from numpy 0.9.7.2416 to 0.9.9.2683

[Stefan v. d. W. <st...@su...>]

On Tue, Jun 27, 2006 at 09:45:57AM -0700, Keith Goodman wrote:
> This works in numpy 0.9.7.2416 but doesn't work in numpy 0.9.9.2683:
>=20
> Numpy 0.9.9.2683
>=20
> x =3D asmatrix(zeros((3,2), float))
> y =3D asmatrix(rand(3,1))
> y
>=20
> matrix([[ 0.49865026],
>        [ 0.82675808],
>        [ 0.30285247]])
>=20
> x[:,1] =3D y > 0.5
> x
>=20
> matrix([[ 0.,  0.],
>        [ 0.,  0.],  <--- this should be one (?)
>        [ 0.,  0.]])

With r2691 I see

In [7]: x =3D N.asmatrix(N.zeros((3,2)),float)

In [8]: y =3D N.asmatrix(N.rand(3,1))

In [12]: x[:,1] =3D y > 0.5

In [13]: x
Out[13]:
matrix([[ 0.,  1.],
       [ 0.,  1.],
       [ 0.,  1.]])

Cheers
St=E9fan

[Numpy-discussion] Upgrading from numpy 0.9.7.2416 to 0.9.9.2683

[Keith G. <kwg...@gm...>]

This works in numpy 0.9.7.2416 but doesn't work in numpy 0.9.9.2683:

Numpy 0.9.9.2683

x = asmatrix(zeros((3,2), float))
y = asmatrix(rand(3,1))
y

matrix([[ 0.49865026],
       [ 0.82675808],
       [ 0.30285247]])

x[:,1] = y > 0.5
x

matrix([[ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.],  <--- this should be one (?)
       [ 0.,  0.]])

But it worked in 0.9.7.2416:

x = asmatrix(zeros((3,2), float))
y = asmatrix(rand(3,1))
y

matrix([[ 0.35444501],
       [ 0.7032141 ],
       [ 0.0918561 ]])

x[:,1] = y > 0.5
x

matrix([[ 0.,  0.],
       [ 0.,  1.],
       [ 0.,  0.]])

Re: [Numpy-discussion] (no subject)

[<yuk...@ya...>]

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Re: [Numpy-discussion] numpy.linalg.pinv has no docstring

[<jo...@st...>]

On Tuesday 27 June 2006 09:37, Nils Wagner wrote:
   [NW]: Please can you add a docstring to numpy.linalg.pinv.

In case it might help, I added an example to the Numpy Example 
List (http://www.scipy.org/Numpy_Example_List) which illustrates 
the use of pinv().

J.




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Re: [Numpy-discussion] (no subject)

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[Numpy-discussion] numpy.linalg.pinv has no docstring

[Nils W. <nw...@ia...>]

Hi Travis,

Just now I saw that you have fixed the failing test.
You have used pinv (pseudo inverse).
Please can you add a docstring to numpy.linalg.pinv.

Thanks in advance.

Nils

In [4]: numpy.linalg.pinv?
Type:           function
Base Class:     <type 'function'>
String Form:    <function pinv at 0x2aaaaddfd1b8>
Namespace:      Interactive
File:           /usr/lib64/python2.4/site-packages/numpy/linalg/linalg.py
Definition:     numpy.linalg.pinv(a, rcond=1e-10)
Docstring:
    <no docstring>

 

[Numpy-discussion] Record-arrays can now hold object's

[Travis O. <oli...@ie...>]

I've finished with basic support for arrays with object fields.  Thus, 
for example, you can have a data-type that is  [('date', 'O'), 
('values', 'f8')].

Object's can be inside of any layer of a nested field as well.

The work must be considered alpha still because there may be locations 
in the code that I've forgotten about that do not take an appropriately 
abstract view of the data-type so as to support this. 

There is one unit-test for the capability, but more testing is needed.

Use of these should be no slower than object arrays and should not 
change the speed of other arrays.

-Travis

Re: [Numpy-discussion] Sour pickles

[Travis O. <oli...@ie...>]

Keith Goodman wrote:
> Upgrading numpy and scipy from an April svn snapshot to yesterday's
> svn broke my code.
>
> To diagnose the problem I need to generate data in one version and
> load it in the other version.
>
> I did a search on how to save data in python and came up with pickle,
> or, actually, cpickle.
>
> But the format of the pickle is different between the two versions of
> numpy. I am unable to load in one version what I saved in the other
> version.
>
> when I pickle, for example, numpy.asmatrix([1,2,3]) as ASCII, numpy
> 0.9.9.2677 adds I1\n in two places compared with numpy 0.9.7.2416.
>
> Any advice?
>   

The only thing that has changed in the Pickling code is the addition of 
a version number to the pickle.  However, this means that 0.9.7.2416 
will not be able to read 0.9.9.2677 pickles, but 0.9.9.2677 will be able 
to read 0.9.7.2416 pickles.

This will be generally true.   You can expect to read old Pickles with 
NumPy but not necessarily new ones with an old version.

The other option is to use fromfile() and arr.tofile()  which will read 
and write raw data.   It's harder to use than pickle because no shape 
information is stored (it's just a raw binary file).


-Travis

[Numpy-discussion] Sour pickles

[Keith G. <kwg...@gm...>]

Upgrading numpy and scipy from an April svn snapshot to yesterday's
svn broke my code.

To diagnose the problem I need to generate data in one version and
load it in the other version.

I did a search on how to save data in python and came up with pickle,
or, actually, cpickle.

But the format of the pickle is different between the two versions of
numpy. I am unable to load in one version what I saved in the other
version.

when I pickle, for example, numpy.asmatrix([1,2,3]) as ASCII, numpy
0.9.9.2677 adds I1\n in two places compared with numpy 0.9.7.2416.

Any advice?

Re: [Numpy-discussion] numpy revision 2680 causes segfault on Solaris

[Travis O. <oli...@ie...>]

Christopher Hanley wrote:
> Greetings,
>
> Numpy revision 2680 causes a segfault in the unit tests on the Solaris 8 
> OS.  The unit tests fail with the at the following test:
>
> check_vecobject (numpy.core.tests.test_numeric.test_dot)Segmentation 
> Fault (core dumped)
>
> I can try and isolate what in the test is failing.
>
> What I can tell you now is that revision 2677 built and tested with no 
> issues so the suspect change was made to one of the following files:
>   

This is a new test in 2580.    It may be a problem that has been present 
but not tested against, or it may be a problem introduced with my recent 
changes to the copy and broadcast code (which are pretty fundamental 
pieces of code).

If you can give a (gdb) traceback it would be helpful.

Thanks,

-Travis

[Numpy-discussion] numpy revision 2680 causes segfault on Solaris

[Christopher H. <ch...@st...>]

Greetings,

Numpy revision 2680 causes a segfault in the unit tests on the Solaris 8 
OS.  The unit tests fail with the at the following test:

check_vecobject (numpy.core.tests.test_numeric.test_dot)Segmentation 
Fault (core dumped)

I can try and isolate what in the test is failing.

What I can tell you now is that revision 2677 built and tested with no 
issues so the suspect change was made to one of the following files:

U  numpy/numpy/f2py/lib/typedecl_statements.py
U  numpy/numpy/f2py/lib/block_statements.py
U  numpy/numpy/f2py/lib/splitline.py
U  numpy/numpy/f2py/lib/parsefortran.py
U  numpy/numpy/f2py/lib/base_classes.py
U  numpy/numpy/f2py/lib/readfortran.py
U  numpy/numpy/f2py/lib/statements.py
U  numpy/numpy/core/src/arrayobject.c
U  numpy/numpy/core/tests/test_numeric.py


Chris

Re: [Numpy-discussion] (no subject)

[<mik...@ya...>]

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Re: [Numpy-discussion] (no subject)

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