pydata/numexpr

Что это?

Ключевые возможности

• 01Вычисляет выражения над массивами без создания промежуточных временных массивов.
• 02Разбивает работу на части размером с кэш и распределяет их между ядрами CPU.
• 03Поддерживает распространённые математические функции и сравнения строковых массивов.
• 04Опциональное ускорение трансцендентных функций с помощью Intel MKL/VML.
• 05Устанавливается с помощью pip или conda.

Сценарии использования

• Ускорение больших поэлементных вычислений над массивами NumPy.
• Фильтрация массивов большого размера и вычисление условий, например в запросах Pandas или PyTables.
• Снижение расхода памяти в численном коде с интенсивной работой с массивами.

Быстрый старт

1. 1

   Установите из PyPI с помощью pip

   pip install numexpr
2. 2

   Или установите с помощью conda, если используете Anaconda или Miniconda

   conda install numexpr
3. 3

   Вычислите выражение для массивов NumPy

   python -c "import numpy as np, numexpr as ne; a = np.arange(1e6); print(ne.evaluate('a + 1'))"

Что важно знать

• !Для очень простых выражений ускорение невелико; лучше всего оно заметно на больших массивах.
• !В wheels для pip нет поддержки Intel MKL; MKL доступен только в сборках conda, если NumPy использует MKL.
• !Проект ищет финансирование на будущее, поэтому долгосрочная поддержка не гарантирована.

Темы

Частые вопросы

Что такое numexpr?

Быстрый вычислитель выражений над массивами NumPy: обрабатывает выражения вроде 3*a+4*b частями, экономит память и использует несколько ядер. NumExpr вычисляет числовые выражения над массивами NumPy, например '3*a+4*b', быстрее и с меньшим расходом памяти, чем обычный Python. Он не создаёт временные массивы для промежуточных результатов, а обрабатывает данные небольшими частями, помещающимися в кэш CPU.

numexpr можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

numexpr распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

numexpr всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в numexpr — 13 окт. 2026 г..

Для чего можно использовать numexpr?

Ускорение больших поэлементных вычислений над массивами NumPy. Фильтрация массивов большого размера и вычисление условий, например в запросах Pandas или PyTables. Снижение расхода памяти в численном коде с интенсивной работой с массивами.

Как установить numexpr?

Установите из PyPI с помощью pip: pip install numexpr Или установите с помощью conda, если используете Anaconda или Miniconda: conda install numexpr Вычислите выражение для массивов NumPy: python -c "import numpy as np, numexpr as ne; a = np.arange(1e6); print(ne.evaluate('a + 1'))"

Где скачать numexpr?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/pydata/numexpr