快速累积和幂算子
快速累积和幂算子
提问于 2019-04-18 11:14:23
我有一种预测算法，它使用以下代码处理时间序列在给定范围内的趋势：
import numpy as np
horizon = 91
phi = 0.2
trend = -0.004
trend_up_to_horizon = np.cumsum(phi ** np.arange(horizon) + 1) * self.trend在本例中，前两个trend_up_horizon值是：
array([-0.008 , -0.0128])是否有一种计算速度更快的方法来实现这一点？目前，这需要很长时间，因为我猜使用np.cumsum方法和**运算符是很昂贵的。
谢谢你的帮助
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-04-18 14:05:34
你可以用Cython来使它更快一点，但它并不多。
在基本的%timeit上运行np.cumsum(phi ** np.arange(horizon) + 1) * trend表示，在我的笔记本电脑上需要17.5秒，这并不多
与此等效的Cython版本如下：
import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython
@cython.boundscheck(False)
def do_cumsum(size_t horizon, double phi, double trend):
cdef np.ndarray[double, ndim=1] out = np.empty(horizon, dtype=np.float)
cdef double csum = 0
cdef int i
for i in range(horizon):
csum += phi ** i + 1
out[i] = csum * trend
return out这将do_cumsum(horizon, phi, trend)的时间减少到6.9秒，而如果切换到单精度/32位浮点数，则下降到4.5秒。
尽管如此，微秒并不多，你最好把精力集中在其他地方
Stack Overflow用户
发布于 2019-04-19 16:40:45
您可以更快地完成这个操作。正如您已经假定的，(不必要的)电源运算符是这里的主要问题。
此外，Numpy没有power的特殊实现(float64，int64)，其中指数是一个小的正整数。相反，Numpy总是计算功率(float64，float64)，这是一个更复杂的任务。
Numba为简单的case power(float64，int64)提供了一个特殊的实现，因此让我们在第一步中尝试这一点。
优先逼近
import numpy as np
import numba as nb
horizon = 91
phi = 0.2
trend = -0.004
@nb.njit()
def pow_cumsum(horizon,phi,trend):
out=np.empty(horizon)
csum=0.
for i in range(horizon):
csum+=phi**i+1
out[i]=csum*trend
return out如前所述，在直接计算功率之前，可以重写该算法，以完全避免这种情况。
第二次逼近
@nb.njit()
def pow_cumsum_2(horizon,phi,trend):
out=np.empty(horizon)
out[0]=2.*trend
TMP=2.
val=phi
for i in range(horizon-1):
TMP=(val+1+TMP)
out[i+1]=TMP*trend
val*=phi
return out时间
%timeit np.cumsum(phi ** np.arange(horizon) + 1) * trend
7.44 µs ± 89.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
%timeit pow_cumsum(horizon,phi,trend)
882 ns ± 4.91 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
%timeit pow_cumsum_2(horizon,phi,trend)
559 ns ± 3.8 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/55744822
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