Python：PyPy：SciPy /卡方分布？

Question

我有一个Python项目，其中性能非常重要。 老实说，我知道Python（至少是纯Python）不是最好的工具，但无论如何我都在使用它，因为我想分发一些非常简单的纯python版本的一些研究代码，以便人们可以修改它，等，而不必设置复杂的环境。 （我还有一个替代实现，用D编写，速度更快但更难破解。）

我使用PyPy作为我的翻译，并向任何使用此代码的人推荐它。 这给了我合理的速度。 然后我决定调整算法并需要从SciPy访问一些函数（我需要的只是CDF，生存函数和卡方阵的逆CDF）。 我尝试在CPython中运行我的代码来访问SciPy，它作为糖蜜很慢。

有人可以建议三件事之一：

1. 一个kludge，允许我使用PyPy的一些片段SciPy。

2. 在自由主义许可下，我需要更纯粹的python实现卡方分布功能吗？

3. 一种JIT CPython瓶颈的方法？ 我知道Psyco，但它似乎没有维护，只适用于32位系统。

Answer 1

SciPy还没有在PyPy上运行，虽然有一些工作可以让它相对较快地发生，只要你愿意每晚使用并做一些调整，这样你只使用支持的numpy子集（无论如何都会迅速扩展）。 我建议你现在只是尝试将SciPy函数移植到Python，如果时间紧迫你（它们应该相对简单，但仍然有效）。 在PyPy网站上还有一个numpy筹款活动，以便更快地实现这一目标:)

编辑：这是通过嵌入CPython在pypy上运行的matplotlib： http ：//baroquesoftware.com/~fijal/extreme_hacks.png

EDIT2：阅读http://morepypy.blogspot.com/2011/12/plotting-using-matplotlib-from-pypy.html以获取示例。

干杯，fijal