我是Cython的初学者。我正在尝试加快称为多次的功能，并且大幅提高将非常有帮助。
我的原始版本此功能大量使用了大型多维阵列上的numpy广播。当尝试使该功能含糊不清时，我最初尝试将这些数组转换为Cython MemoryViews。但是，我遇到了编译错误，因为该函数使用这些数组执行算术，此后我了解到这不受MemoryViews的支持。
。因此，我修改了我的冷冻代码，将数组声明为numpy ndarrays，而不是内存视图。现在，Cythonized功能有效，但与原始的Pure Python/numpy版本相比，速度没有任何明显的差异。
因此，我现在可以：克服需要执行的算术。
要继续选项b。(，我希望在此功能的for循环中解决算术。我可能会编写其他Cython函数，以逐元素的基础执行数组乘法和添加，我知道这将允许我使用MemoryViews。但是，鉴于此代码的复杂数量广播，我希望这可能涉及大量的努力(而且我不一定知道如何开始...(。此外，考虑到按元素进行元素(肯定在C中公认的(，我不确定这种努力是否会取得成果。
实际上可能不会更快。我非常欢迎任何建议或支持。谢谢。
from numpy import pi, exp, sin, cos
import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython
cdef np.ndarray[np.double_t, ndim=3] foo(bar, double dt, f, xi):
cdef int nt, nh, nj
cdef Py_ssize_t t
nt = bar.shape[0]
nh = bar.shape[1]
if len(bar.shape) < 3:
bar = bar[:, np.newaxis, :]
cdef np.ndarray[np.double_t, ndim=3] bar_c = bar
nj = len(f)
k = (2 * pi * f) ** 2
wn = k ** 0.5
wd = (wn * (1 - xi ** 2) ** 0.5)
cdef np.ndarray[np.double_t, ndim=3] u = np.zeros((nt, nj, nh))
cdef np.ndarray[np.double_t, ndim=3] v = np.zeros((nt, nj, nh))
C1 = exp(-xi * wn * dt)
C2 = sin(wd * dt)
C3 = cos(wd * dt)
cdef np.ndarray[np.double_t, ndim=2] A11 = C1 * (C3 + (xi / (1 - xi ** 2) ** 0.5) * C2)
cdef np.ndarray[np.double_t, ndim=2] A12 = (C1 / wd) * C2
cdef np.ndarray[np.double_t, ndim=2] A21 = (-wn / (1 - xi ** 2) ** 0.5) * C1 * C2
cdef np.ndarray[np.double_t, ndim=2] A22 = C1 * (C3 - (xi / (1 - xi ** 2) ** 0.5) * C2)
cdef np.ndarray[np.double_t, ndim=2] B11 = C1 * (
(((2 * xi ** 2 - 1) / (dt * wn ** 2)) + xi / wn) * C2 / wd
+ ((2 * xi / (dt * wn ** 3)) + (1 / wn ** 2)) * C3
) - 2 * xi / (dt * wn ** 3)
cdef np.ndarray[np.double_t, ndim=2] B12 = (
-C1
* (
((2 * xi ** 2 - 1) / (dt * wn ** 2)) * C2 / wd
+ ((2 * xi) / (dt * wn ** 3)) * C3
)
- (1 / wn ** 2)
+ 2 * xi / (dt * wn ** 3)
)
cdef np.ndarray[np.double_t, ndim=2] B21 = -A12 - ((A11 - 1) / (dt * wn ** 2))
cdef np.ndarray[np.double_t, ndim=2] B22 = -B21 - A12
for t in range(0, nt - 1):
u[t + 1, :, :] = (
A11 * u[t, :, :]
+ A12 * v[t, :, :]
+ B11 * bar_c[t, :, :]
+ B12 * bar_c[t + 1, :, :]
)
v[t + 1, :, :] = (
A21 * u[t, :, :]
+ A22 * v[t, :, :]
+ B21 * bar_c[t, :, :]
+ B22 * bar_c[t + 1, :, :]
)
cdef np.ndarray[np.double_t, ndim=3] out = -2 * xi * wn * v - (wn ** 2) * u - bar_c
return out
道歉不减小代码的大小。鉴于查询的性质，我很难确定一个最小的，可再现的例子。
谢谢@codesurgeon和 @9000的答案。您已经确认/建议，在某些情况下，C代码确实可以使Numpy操作的速度提高 - 即使考虑到Cython MemoryViews需要逐件执行C操作，而我的原始代码是使用在大型阵列上广播的Numpy操作。
这促使我进一步探索了事情。在元素基础上，在内存视图上操作，该代码现在更快地介于3〜40倍之间(非常依赖于输入数组的大小，这将会有所不同(。
修改基本上看起来像这样：
# Memoryview declarations
cdef double[:] u_mv = u
cdef double[:] v_mv = v
cdef double[:, :, :] out_mv = out
cdef double[:, :, :] bar_mv = bar
for j in range(nj):
...same calculation of constants C1, C2 etc. as before...
for h in range(nh):
for t in range(0, nt - 1):
u_mv[t + 1] = (
A11 * u_mv[t]
+ A12 * v_mv[t]
+ B11 * bar_mv[t, 0, h]
+ B12 * bar_mv[t + 1, 0, h]
)
v_mv[t + 1] = (
A21 * u_mv[t]
+ A22 * v_mv[t]
+ B21 * bar_mv[t, 0, h]
+ B22 * bar_mv[t + 1, 0, h]
)
out_mv[t + 1, j, h] = (
-2 * xi_j * wn * v_mv[t + 1] - (wn ** 2) * u_mv[t + 1]
- bar_mv[t + 1, 0, h]
)
out_mv[0, j, h] = -bar_mv[0, 0, h]
return out
再次感谢。