Python:PyPy:SciPy/卡方分布？

Question

我有一个 Python 项目，其中性能非常重要。老实说，我知道 Python(至少是纯 Python)不是这项工作的最佳工具，但我还是在使用它，因为我想分发一些研究代码的非常简单的纯 Python 版本，以便人们可以修改它，等而无需设置复杂的环境。 (我还有一个替代实现，用 D 编写，速度更快但更难破解。)

我使用 PyPy 作为我的解释器，并向使用此代码的任何人推荐它。这给了我合理的速度。然后我决定调整算法并需要从 SciPy 访问一些函数(我只需要 CDF、生存函数和卡方分布的逆 CDF)。我尝试在 CPython 中运行我的代码以访问 SciPy，但它像糖蜜一样慢。

有人可以建议以下三件事之一:

1. 允许我使用 PyPy 中的一些 SciPy 的点点滴滴。

2. 更好的是，在自由许可下，我需要的卡方分布函数的纯 python 实现？

3. JIT 解决 CPython 瓶颈的方法？我知道 Psyco，但它似乎无人维护且仅适用于 32 位系统。

Answer 1

SciPy 还不能在 PyPy 上工作，尽管有一些工作可以让它相对较快地发生，前提是你愿意每晚使用并做一些小的调整，这样你就只使用受支持的 numpy 子集(无论如何都会快速扩展) .如果时间紧迫，我建议您暂时尝试将 SciPy 函数移植到 Python(它们应该相对简单，但仍然有效)。 PyPy 网站上还有一个 numpy 筹款事件，以让这一切更快发生:)

编辑:这是通过嵌入 CPython 在 pypy 上运行的 matplotlib:http://baroquesoftware.com/~fijal/extreme_hacks.png

EDIT2:阅读http://morepypy.blogspot.com/2011/12/plotting-using-matplotlib-from-pypy.html举个例子。

干杯，菲贾尔