我想使用 python 提高卷积的性能，并希望对如何最好地提高性能有所了解。
我目前正在使用 scipy 执行卷积，使用的代码有点像下面的代码片段:
import numpy
import scipy
import scipy.signal
import timeit
a=numpy.array ( [ range(1000000) ] )
a.reshape(1000,1000)
filt=numpy.array( [ [ 1, 1, 1 ], [1, -8, 1], [1,1,1] ] )
def convolve():
global a, filt
scipy.signal.convolve2d ( a, filt, mode="same" )
t=timeit.Timer("convolve()", "from __main__ import convolve")
print "%.2f sec/pass" % (10 * t.timeit(number=10)/100)
我正在处理图像数据，使用灰度(0 到 255 之间的整数值)，我目前每个卷积大约得到四分之一秒。我的想法是执行以下操作之一:
使用 corepy，最好进行一些优化 用 icc 和 ikml 重新编译 numpy。 使用 python-cuda。
我想知道是否有人对这些方法有任何经验(典型的 yield 是什么，是否值得花时间)，或者是否有人知道更好的库来使用 Numpy 执行卷积。
谢谢!
编辑:
通过使用 Numpy 在 C 中重写 python 循环，速度提高了大约 10 倍。
最佳答案
scipy 中用于进行 2d 卷积的代码有点困惑且未优化。见 http://svn.scipy.org/svn/scipy/trunk/scipy/signal/firfilter.c如果您想了解 scipy 的低级功能。
如果您只想使用像您展示的那样小的、恒定的内核进行处理，那么这样的函数可能会起作用:
def specialconvolve(a):
# sorry, you must pad the input yourself
rowconvol = a[1:-1,:] + a[:-2,:] + a[2:,:]
colconvol = rowconvol[:,1:-1] + rowconvol[:,:-2] + rowconvol[:,2:] - 9*a[1:-1,1:-1]
return colconvol
这个函数利用了上面建议的 DarenW 内核的可分离性，以及利用了更优化的 numpy 算术例程。根据我的测量，它比 convolve2d 函数快 1000 倍以上。
关于python - 提高 Numpy 性能，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2196693/
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点？我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等)，但我确实想创建一个输出文件。
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Pythonconditionalassignmentoperator对于这样一个简单的问题表示歉意，但是谷歌搜索||=并不是很有帮助；)Python中是否有与Ruby和Perl中的||=语句等效的语句？例如:foo="hey"foo||="what"#assignfooifit'sundefined#fooisstill"hey"bar||="yeah"#baris"yeah"另外，类似这样的东西的通用术语是什么？条件分配是我的第一个猜测，但Wikipediapage跟我想的不太一样。
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