python - 加速python中的循环

Question

我遇到了一些性能问题，希望能快速查看一下。

我正在读取频域数据，我需要制作一个数据立方体来补偿时域中的起始频率。

我现在的做法是:

compdata = [[np.exp(t_range*sflist[y]) for y in x] for x in sfcube]

在哪里

t_range = 1j*2*np.pi*time_axis_ns
time_axis_ns = np.array([x*delta_time_ns for x in xrange(number_of_points_for_fft)])
sflist = array([ 29500000.,  30500000.])

sfcube 是一个 NxM 数组，带有 sflist 的索引。

计算 compdata 是目前我程序中最慢的部分，有什么优化的想法吗？

Answer 1

快速取胜是使用多处理模块将其并行化到所有 CPU 内核(+HT，如果可用)。

from multiprocessing import Pool
pool = Pool(16)  ## use total number of cores, x2 if HT is supported.

def f(y):
    return np.exp(t_range*sflist[y])

compdata = [pool.map(f, x) for x in sfcube] 

当然，这将使您的速度提高 4 倍到 16 倍(取决于核心数量)。不过，如果这还不够好，您需要弄清楚如何使用向量/矩阵运算来做到这一点。