探索Numexpr：Pandas背后的强大引擎

Numexpr The Powerful Engine Behind Pandas

本文将向您介绍Python库Numexpr，这是一个提升Numpy数组计算性能的工具。Pandas的eval和query方法也是基于该库开发的。

本文还包括一个实际的天气数据分析项目。

通过阅读本文，您将了解Numexpr的原理以及如何使用这个强大的工具来加速您的实际计算。

在之前一篇关于Numpy数组的文章中，我使用了一个图书馆的例子来解释为什么Numpy的缓存局部性如此高效：

towardsdatascience.com

每次你去图书馆查找资料时，你会取出一些与内容相关的书籍放在你的桌子旁边。

这样，你就可以在不必每次都去书架上找书的情况下，快速查阅相关资料。

这种方法节省了很多时间，特别是当你需要查阅很多相关书籍时。

在这种情况下，书架就像是你的内存，桌子相当于CPU的L1缓存，而你，作为读者，就是CPU的核心。

假设你不幸遇到一个苛刻的教授，他要求你拿出莎士比亚和托尔斯泰的作品进行交叉比较。

此时，提前取出相关书籍就行不通了。