诊断与提高计算速度

Question

我有一个导入模块geometry的脚本，这个模块将我的脚本降低到一个极端的水平。我的脚本生成1,600万像素的位图和，它需要100+小时

在这里，有问题的模块：

'''
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

这是cProfile在我的脚本上提供的数据，它使用了上面的函数，显然这就是花费时间的地方：

   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)

所以我的问题是：

在这里，numpy在处理重心坐标的计算上似乎很慢，在c++中这样做值得吗？或者是否有其他方法(在python中)对此进行优化？

Answer 1

实时接收器很可能是你在barycentric_coords中做的矩阵反演。

    v = np.dot(la.inv(T), np.array(point)-vertices[-1])

记住，在几乎所有的情况下：别把那个矩阵颠倒过来！

您可以将这一行替换为：

v = np.linalg.lstsq(T, np.array(point)-vertices[-1])[0]

用一个更快的最小二乘解得到同样的结果。