在python中添加/相乘两个浮点标量数的最快方法

Question

我正在使用 python，显然我的程序中最慢的部分是对浮点变量进行简单的添加。

大约 400,000,000 次加法/乘法运算大约需要 35 秒。

我正在尝试找出我能做这个数学的最快方法。

这就是我的代码结构的样子。 示例（虚拟）代码：

def func(x, y, z):
    loop_count = 30
    a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,...35 elements]
    b = [0,11,22,33,44,55,66,77,88,99,1010,1111,1212,...35 elements]
    p = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,...35 elements]
    for i in range(loop_count - 1):
        c = p[i-1]
        d = a[i] + c * a[i+1]
        e = min(2, a[i]) + c * b[i]
        f = e * x
        g = y + d * c
        .... and so on
        p[i] = d + e + f + s + g5 + f4 + h7 * t5 + y8
    return sum(p)

func() 被调用了大约 200k 次。 loop_count 大约是 30。我有 ~20 次乘法和 ~45 次加法以及 ~10 次使用 min/max

我想知道是否有一种方法可以让我将所有这些声明为 ctypes.c_float 并使用 stdlib 或类似的东西在 C 中进行加法？

注意循环结束时计算的p[i]在下一次循环迭代中用作c。对于第 0 次迭代，它只使用 p[-1]，在这种情况下为 0。

我的限制：

• 我需要使用 python。虽然我理解普通数学在 C/Java/等中会更快。我无法使用它，因为我在 python 中执行的许多其他操作无法在同一程序中的 C 中完成。
• 我尝试使用 cython 编写此代码，但它导致我需要在其中运行此代码的环境出现一系列问题。所以，再一次 - 不是一个选项。

Answer 1

我认为你应该考虑使用 numpy.你没有提到任何约束。

简单点操作（x.y）的例子

import datetime
import numpy as np

x = range(0,10000000,1)
y = range(0,20000000,2)
for i in range(0, len(x)):
    x[i] = x[i] * 0.00001
    y[i] = y[i] * 0.00001

now =  datetime.datetime.now()
z = 0
for i in range(0, len(x)):
    z = z+x[i]*y[i]
print "handmade dot=", datetime.datetime.now()-now
print z

x = np.arange(0.0, 10000000.0*0.00001, 0.00001)
y = np.arange(0.0, 10000000.0*0.00002, 0.00002)

now =  datetime.datetime.now()
z = np.dot(x,y)
print 'numpy dot =',datetime.datetime.now()-now
print z

输出

handmade dot= 0:00:02.559000
66666656666.7
numpy dot = 0:00:00.019000
66666656666.7

numpy 的速度提高了 100 倍以上。

原因是 numpy 封装了一个 C 库，该库对编译后的代码进行点操作。在完整的 python 中，你有一个潜在的通用对象列表，铸造，......