用Cython優化numpy的陣列求和

設L的關鍵部分是一個列表L = [A_1, A_2, ..., A_n]，並且每個A_i的長度是1024用Cython優化numpy的陣列求和

的numpy.int32陣列（大多數時間1000 <Ñ< 4000）。

一些剖析後，我看到了一個最耗時的操作是求和：

def summation(): 
    # L is a global variable, modified outside of this function 
    b = numpy.zeros(1024, numpy.int32) 
    for a in L: 
     b += a 
    return b

PS：我不認爲我可以定義大小1024 x n的二維數組，因爲n不固定：某些元素被動態刪除/添加到L，所以len(L) = n在運行時間內可以在1000到4000之間變化。

我可以通過使用Cython獲得重大改進嗎？如果是這樣，我應該怎麼用Cython，重新編碼，這個小功能（我不應該添加一些cdef打字？）

或者，你可以看到一些可能的其他方面的改進？

來源

2014-02-06 Basj

這裏是用Cython代碼，確保以L每個數組C_CONTIGUOUS：

import cython 
import numpy as np 
cimport numpy as np 

@cython.boundscheck(False) 
@cython.wraparound(False) 
def sum_list(list a): 
    cdef int* x 
    cdef int* b 
    cdef int i, j 
    cdef int count 
    count = len(a[0]) 
    res = np.zeros_like(a[0]) 
    b = <int *>((<np.ndarray>res).data) 
    for j in range(len(a)): 
     x = <int *>((<np.ndarray>a[j]).data) 
     for i in range(count): 
      b[i] += x[i] 
    return res

我的一個電腦是大約快4倍。

來源

2014-02-07 01:29:53 HYRY

非常感謝！這對我幫助很大！你知道我如何修改這段代碼，如果[0]，a [1]等是'int16 numpy arrays'，並且我希望結果'res'仍然是'int32 numpy數組'嗎？ – Basj

如果輸入數組是'int16'，並且輸出仍然是'int32'，我用'cdef short * x'和'x = （（ a [j]）替換了'cdef int * x'。data）'由''。你認爲這是最好的方式嗎？ – Basj

用Cython優化numpy的陣列求和

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