转换为Numpy的Web墨卡托

Question

我的程序垂直拉伸Numpy数组，表示180 x 360的地图图像，因此它代表一个Web Mercator地图图像。

我写了一个功能（下面），它做了我想要的 - 但它是疯狂的慢（需要五分钟）。有更快更容易的方法吗？也许使用Numpy interpolate2d或MatPlotLib？

def row2lat(row):
  return 180.0/math.pi*(2.0*math.atan(math.exp(row*math.pi/180.0))-math.pi/2.0)

def mercator(geodetic):
    geo = np.repeat(geodetic, 2, axis=0)
    merc = np.zeros_like(geo)
    side = geo[0].size
    for row in range(side):
        lat = row2lat(180 - ((row * 1.0)/side) * 360)
        g_row = (abs(90 - lat)/180)*side
        fraction = g_row-math.floor(g_row)
        for col in range(side):
            high_row = geo[math.floor(g_row)][col] * (fraction)
            low_row = geo[math.ceil(g_row)][col] * (1-fraction)
            merc[row][col] = high_row + low_row
    return merc

Answer 1

尽量避免内部for循环并向量化你的函数。 Numpy经过高度优化，可以高效地运行这些东西。那么你的函数就像

一样

def mercator_faster(geodetic):
    geo = np.repeat(geodetic, 2, axis=0)
    merc = np.zeros_like(geo)
    side = geo[0].size
    for row in range(side):
        lat = row2lat(180 - ((row * 1.0)/side) * 360)
        g_row = (abs(90 - lat)/180)*side
        fraction = g_row-math.floor(g_row)

        # Here I optimized the code by using the numpy vector operations 
        # instead of the for loop:

        high_row = geo[math.floor(g_row), :] * (fraction)
        low_row = geo[math.ceil(g_row), :] * (1-fraction)
        merc[row, :] = high_row + low_row

    return merc

如果我在我的机器上运行它需要不到一秒钟的时间：

%timeit mercator_faster(geo)
1 loops, best of 3: 727 ms per loop

它看起来像这样（我不得不重新调整它，因为它太大了，不能这样做）：

可能外部for循环也可能被矢量化，但我想这更难。