回答編集履歴
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「Cythonは試してみましたが殆ど速くなりませんでした。」と書いてありますが、以下のようにすべて型を定義すると
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「Cythonは試してみましたが殆ど速くなりませんでした。」と書いてありますが、以下のようにすべて型を定義すると約2倍早くなりました。1万回の一重ループで内側はnumpyで処理していたのでそれぐらいのものだと思います。Cythonで書けばCよりも2倍以上遅いということはないと思います。
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import numpy as np
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import time as t
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計算の最後の部分は、要約すると配列の各要素でその要素より後ろにそれより小さい値があれば
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計算の最後の部分は、要約すると配列の各要素でその要素より後ろにそれより小さい値があれば2にするということなので、以下のように計算方法を変更すれば1000倍ぐらい速くなります。このロジックが実際に使えるかどうかはわかりませんが、いろいろ方法を試す前にロジックを考えた方がいいと思います。
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if sl[j] > sl[i]:
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msk[j] =
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msk[j] = 2
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return msk
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if sl[j] > slmin:
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msk[j] =
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msk[j] = 2
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Cythonのコードを追加
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「Cythonは試してみましたが殆ど速くなりませんでした。」と書いてありますが、
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「Cythonは試してみましたが殆ど速くなりませんでした。」と書いてありますが、以下のようにすべて型を定義すると今回は約2倍早くなりました。Cで書くのより2倍以上遅いということはないと思います。
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以下の部分は、配列の各要素でその要素より前にそれより大きい値があれば2にするというだけの計算なので、numpyでは無駄な計算をかなりしているので、Cythonによる処理高速化は可能です。
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```Cython
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import cython
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import numpy as np
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cimport numpy as np
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+
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+
ctypedef np.float64_t np_float_t
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+
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+
ctypedef np.int32_t np_int_t
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+
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+
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+
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+
@cython.boundscheck(False)
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+
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+
@cython.wraparound(False)
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+
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-
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+
cpdef np.ndarray[np_int_t, ndim=1] func1(
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+
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+
np.ndarray[np_float_t, ndim=1] sl,
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+
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+
np.ndarray[np_float_t, ndim=1] ang):
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+
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+
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+
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+
cdef np.ndarray[np_int_t, ndim=1] msk
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+
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+
cdef int i, j
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+
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+
cdef int n = len(sl)
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+
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+
cdef double angmax = ang[0]
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+
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+
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+
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+
msk = np.ones(n, dtype='int32')
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+
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+
for i in range(1, n):
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+
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+
if angmax > ang[i]:
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+
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+
msk[i] = 3
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+
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+
else:
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+
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+
angmax = ang[i]
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+
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+
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+
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+
for j in range(i):
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+
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+
if sl[j] > sl[i]:
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+
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+
msk[j] = 1
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+
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+
return msk
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+
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+
```
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```python
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-
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+
import time as t
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-
ply = np.where(csl > sl[i])
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-
kly = np.size(ply)
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+
def main()
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+
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start = t.time()
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+
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-
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+
sl = np.random.rand(10000)
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+
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+
ang = np.random.rand(10000)
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+
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+
msk = func1(s1, ang)
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+
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+
print(msk)
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+
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+
print('time : ' + str(round((t.time() - start),3)) + ' [sec]')
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+
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+
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+
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+
if __name__ == "__main__":
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+
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+
main()
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+
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+
```
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+
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+
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+
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99
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+
計算の最後の部分は、要約すると配列の各要素でその要素より後ろにそれより小さい値があれば1にするということなので、以下のように計算方法を変更すれば1000倍ぐらい速くなります。このロジックが実際に使えるかどうかはわかりませんが、いろいろ方法を試す前にロジックを考えた方がいいと思います。
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```
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+
import cython
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+
import numpy as np
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-
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+
cimport numpy as np
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+
ctypedef np.float64_t np_float_t
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-
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+
ctypedef np.int32_t np_int_t
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+
@cython.boundscheck(False)
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120
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+
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121
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+
@cython.wraparound(False)
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122
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+
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+
cpdef np.ndarray[np_int_t, ndim=1] func2(
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+
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+
np.ndarray[np_float_t, ndim=1] sl,
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+
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127
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+
np.ndarray[np_float_t, ndim=1] ang):
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+
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129
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+
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130
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+
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+
cdef np.ndarray[np_int_t, ndim=1] msk
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132
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+
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133
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+
cdef int i, j
|
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134
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+
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135
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+
cdef int n = len(sl)
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136
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+
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137
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+
cdef double angmax = ang[0]
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138
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+
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+
cdef double slmin
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140
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+
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141
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+
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+
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+
msk = np.ones(n, dtype='int32')
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+
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for i in range(1, n):
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+
if angmax > ang[i]:
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-
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149
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+
msk[i] = 3
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151
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+
else:
|
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152
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+
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153
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+
angmax = ang[i]
|
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+
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155
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+
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156
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+
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-
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157
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+
slmin = sl[n - 1]
|
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158
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+
|
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159
|
+
for j in range(n - 1, -1, -1):
|
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160
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+
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161
|
+
if sl[j] > slmin:
|
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162
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+
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163
|
+
msk[j] = 1
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164
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+
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165
|
+
else:
|
|
166
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+
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|
167
|
+
slmin = sl[j]
|
|
168
|
+
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169
|
+
return msk
|
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44
170
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45
171
|
```
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1
修正
test
CHANGED
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@@ -4,7 +4,7 @@
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4
4
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5
5
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6
6
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もし、Cythonで速くならなかったというのならば、そのコードを質問に記載してください。やりかたが間違ってい
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もし、Cythonで速くならなかったというのならば、そのコードを質問に記載してください。やりかたが間違っているだけです。
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8
8
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9
9
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10
10
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@@ -24,7 +24,7 @@
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24
24
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25
25
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26
26
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-
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+
また、以下の式も間違っていませんか。`msk = np.ones(n)`で`msk`は全ての要素が1の配列なのに、for文の中で msk[i] = 1 としても何もしたことになりませんが。。。
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28
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29
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30
30
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