python - 在 numpy.sum() 或 mean() 之前高效的 numpy.roll

coder 2023-08-20 原文

我想研究几个(1000 个数量级)形状为 (1000, 800, 1024) 的 3D 数组。我需要计算沿 axis=0 的平均值，但在此之前，我必须沿 axis 2 滚动数据，直到它“位于正确的位置”。

这听起来很奇怪，所以我会试着解释一下。形状为 (1024,) 的一维子数组是来自物理环形缓冲区的数据。环形缓冲区在不同的位置被读出，我知道。所以我有几个形状为 (1000, 800) 的数组 pos。告诉我在什么位置读取了环形缓冲区。我需要根据 pos 滚动形状为 (1000, 800, 1024) 的 3D 数组 data。

只有在滚动之后 .. 3D 阵列对我才有意义，我才能开始分析它们。在 C 中，可以编写非常简单的代码，所以我想知道我是否可以“告诉”numpy mean() 或 sum() 例程它们应该从不同的索引开始并在结束时“滚动”一维子数组。

我目前做的是:

rolled = np.zeros_like(data) # shape (1000, 800, 1024)
for a in range(rolled.shape[0]):
    for b in range(rolled.shape[1]):
        rolled[a,b] = np.roll(data[a,b], pos[a,b])

这需要大约 60 秒然后我做例如:

m = rolled.mean(axis=0)
s = rolled.std(axis=0)

只需要 15 秒左右。

我的观点是，制作滚动副本需要大量空间和时间(好吧，我可以通过将滚动的内容写回 data 来节省空间)，但肯定有一种方法(在C) 在一个循环中实现这个平均和滚动，因此节省了大量时间。我的问题是......是否有办法用 numpy 做类似的事情？

最佳答案

我很无聊，用 Cython 写了你的函数。它的运行速度比您发布的代码快大约 10 倍，而且没有分配中间数组。

import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython
from libc.math cimport sqrt

@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
@cython.nonecheck(False)
@cython.cdivision(True)
def rolled_mean_std(double[:,:,::1] data, int[:,::1] pos):
  cdef Py_ssize_t s1,s2,s3,a,b,c
  s1 = data.shape[0]
  s2 = data.shape[1]
  s3 = data.shape[2]
  cdef double[:,::1] sums = np.zeros((s2,s3))
  cdef double[:,::1] sumsq = np.zeros((s2,s3))
  cdef double d
  cdef int p
  # Compute sums and sum-of-squares.
  for a in range(s1):
    for b in range(s2):
      p = pos[a,b]
      for c in range(s3):
        d = data[a,b,(c+s3-p)%s3]
        sums[b,c] += d
        sumsq[b,c] += d * d
  # Calculate mean + std in place.
  for b in range(s2):
    for c in range(s3):
      d = sums[b,c]
      sums[b,c] /= s1
      sumsq[b,c] = sqrt((s1*sumsq[b,c] - (d*d)))/s1
  return sums, sumsq

请注意，这使用了 Naive mean+stdv algorithm ，因此您可能会遇到浮点精度错误。不过，我的测试并没有显示出太大的影响。

关于python - 在 numpy.sum() 或 mean() 之前高效的 numpy.roll，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/26019315/

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