python如何提高性能_python – 如何在这个短代码中提高numpy性能...
我试图了解为什么我的一个python脚本比gfortran慢了约4倍,我必须这样做:
import numpy as np
nvar_x=40
nvar_y=10
def fn_tst(x):
for i in range(int(1e7)):
y=np.repeat(x,1+nvar_y)
return y
x = np.arange(40)
y = fn_tst(x)
print y.min(),y.max()
这比以下fortran代码慢大约13倍
module test
integer,parameter::nvar_x=40,nvar_y=10
contains
subroutine fn_tst(x,y)
real,dimension(nvar_x)::x
real,dimension(nvar_x*(1+nvar_y))::y
do i = 1,10000000
do k = 1,nvar_x
y(k)=x(k)
ibeg=nvar_x+(k-1)*nvar_y+1
iend=ibeg+nvar_y-1
y(ibeg:iend)=x(k)
enddo
enddo
end subroutine fn_tst
end module test
program tst_cp
use test
real,dimension(nvar_x)::x
real,dimension(nvar_x*(1+nvar_y))::y
do k = 1,nvar_x
x(k)=k-1
enddo
call fn_tst(x,y)
print *,minval(y),maxval(y)
stop
end
你能否提出加速python脚本的方法.其他指向numpy良好性能的指针将不胜感激.我宁愿坚持使用python而不是为fortran例程构建python包装器.
谢谢
@isedev,是的,就是这样. 1.2s gfortran与6.3s for Python?这是我第一次担心性能,但正如我所说,在我试图加速的代码中,我只能使用Python获得大约四分之一的速度.
对,抱歉代码没有做同样的事情.实际上,您在循环中指示的内容更像我在原始代码中所拥有的内容.
除非我遗漏了什么,否则我不同意最后的陈述:我必须在fn_tst中创建y.和np.repeat只是RHS上的一个术语(将o / p直接放在现有数组中).如果我注释掉np.repeat术语的话很快……
rhs_slow = rhs[:J]
rhs_fast = rhs[J:]
rhs_fast[:] = c* ( b*in2[3:-1] * ( in2[1:-3] - in2[4:] ) - fast) + hc_ovr_b * np.repeat(slow,K) #slow
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