Question

当将非常简单函数拟合到一些随机创建的数据时，我发现Python似乎比Matlab大约两个数量级。

现在，这可能取决于具体的实现以及用于此特定拟合的函数，但是，我仍然觉得奇怪的是存在如此巨大的差异。如果有人能告诉我这是怎么发生的，我将不胜感激。

Matlab （也用于创建数据并写入文件，然后由python读取）：

% Write data to file to be able to compare across languages
x = 0:9;
x = repmat(x', 1, 100);
y = x.^2;
y = y+randn(10, 100);
dlmwrite('y_mat.csv',y);
% Fit and time execution
tic
D = zeros(1, 100);
a = zeros(1, 100);
ft = fittype('4*D*x^a');
for i = 1:100
    f = fit(x(:, i),y(:, i), ft);
    a(i) = f.a;
    D(i) = f.D;
end
toc

的Python：

import time
import numpy as np
from scipy import optimize
start_time = time.time()
data = np.loadtxt("y_mat.csv", delimiter=',');
def func(t, D, a):
    return 4*D*t**a
DA = np.zeros([numParticles, 2])
for i in range(0, numParticles):
    x = np.arange(10) 
    y = data[:,i] 
    popt, pcov = optimize.curve_fit(func, x, y)
    DA[i, ] = popt
print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))

性能差异Python / Matlab曲线拟合

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