[英]Diagnosing and improving computation speed
我有一個腳本,它導入了模塊的geometry
,並且此模塊將腳本的速度降低到了極致。 我的腳本生成了一個位圖,並且需要1600萬像素才能花費100多個小時
這里是有問題的模塊:
'''
Created on 2 fevr. 2014
@author: gary
'''
#module name is: geometry.py
import numpy as np
import numpy.linalg as la
import tetgen
def barycentric_coords(vertices, point):
T = (np.array(vertices[:-1])-vertices[-1]).T
v = np.dot(la.inv(T), np.array(point)-vertices[-1])
v.resize(len(vertices))
v[-1] = 1-v.sum()
#print vertices
return v
def tetgen_of_hull(points):
tg_all = tetgen.TetGen(points)
hull_i = set().union(*tg_all.hull)
hull_points = [points[i] for i in hull_i]
tg_hull = tetgen.TetGen(hull_points)
return tg_hull, hull_i
def containing_tet(tg, point):
for tet in tg.tets:
verts = [tg.points[j] for j in tet]
bcoords = barycentric_coords(verts, point)
if (bcoords >= 0).all():
return bcoords
return None, None
這是cProfile在使用上述功能的腳本上提供的統計信息,很明顯,這是花費時間的地方:
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1291716 45.576 0.000 171.672 0.000 geometry.py:10(barycentric_coords)
6460649 31.617 0.000 31.617 0.000 {numpy.core.multiarray.array}
2583432 15.979 0.000 15.979 0.000 {method 'reduce' of 'numpy.ufunc'
objects}
2031 12.032 0.006 193.333 0.095 geometry.py:26(containing_tet)
1291716 10.944 0.000 58.323 0.000 linalg.py:244(solve)
1291716 7.075 0.000 7.075 0.000 {numpy.linalg.lapack_lite.dgesv}
1291716 5.750 0.000 9.865 0.000 linalg.py:99(_commonType)
2583432 5.659 0.000 5.659 0.000 {numpy.core.multiarray._fastCopyAn
dTranspose}
1291716 5.526 0.000 7.299 0.000 twodim_base.py:169(eye)
1291716 5.492 0.000 12.791 0.000 numeric.py:1884(identity)
所以這是我的問題:
numpy
在這里處理重心坐標的計算似乎很慢,在c++
這樣做值得嗎? 還是有任何方法可以以另一種方式(在python中)優化它?
實際的時間消耗很可能是您在barycentric_coords
進行的矩陣求逆:
v = np.dot(la.inv(T), np.array(point)-vertices[-1])
記住,在幾乎所有情況下:請不要反轉矩陣!
您可以將該行替換為:
v = np.linalg.lstsq(T, np.array(point)-vertices[-1])[0]
為了獲得更快的最小二乘解相同的結果。
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