python - 优化 Python 多项式计算

Question

我有一个函数可以计算多个变量的多项式项。输入是每个变量的幂列表。例如，对于两个变量和二阶，它看起来像这样，

def f(x,y):
    return [1, x[1], y[1], x[1]*y[1], x[2], y[2]]

x = [2**0, 2**1, 2**2]
y = [3**0, 3**1, 3**2]

>>> f(x,y)
[1,2,3,6,4,9]

实际上函数是高阶的并且有很多变量所以平均有几千个术语(事实上，我在运行时用 eval 语句创建函数，但这并不重要)。该函数位于最内层循环中，目前是速度瓶颈。分析器告诉我，我大部分时间都花在 __times__ 上。

没有创建 C 扩展模块，任何人都可以看到任何优化空间吗？

编辑: 上面的例子试图评估 1 + x + y + xy + x^2 + y^2与 x = 2和 y = 3 ，除了不添加它们，只是将每个术语放在列表中。

添加它们很好(有一些系数 A、B、...)，即我想要做的就是计算:

A + B*x + C*y + D*x*y + E*x^2 + F*y^2 .

Answer 1

我不确定来自哪个版本，但 numpy 应该有一个 polyval2d(x,y,c)功能进入polynomial模块，这将完全适用于您的示例。

您似乎有兴趣将示例扩展到更高的维度。

在同一个模块中有一个 polyval3d(x,y,z,c) ，如果这还不够，我建议(正如我猜你已经在做的那样)查看 source code .实现最适合您需求的东西应该不会太难，您可以随时在 SO 上询问 :)