pyfftw中的计划和行子集

Question

我想使用pyfft重复计算二维数组的行子集的离散傅立叶变换。我事先不知道需要转换哪些行，这取决于前一轮的输出。我知道为所有行做这件事都是浪费。

据我所知，FFTW3中的'计划'与变换类型（c2c，r2c等）和输入/输出长度相关联，输入/输出长度始终是1D情况下的向量。在pyfftw中，看起来“计划”与变换类型和输入/输出形状相关联，因此我的解释是它对每一行使用相同的FFTW3计划。

我的问题是：是否可以对部分行使用相同的FFTW3计划，而不为所有可能的行组合创建单独的pyfftw.FFTW个对象？< / p>

另一方面，我想知道pyfftw如何使用多个核心：它是否为每一行使用多个核心（这在FFTW3文档中看起来很自然）或者是否会将不同的行划分出来到不同的核心（这是我最初的假设）？

Answer 1

如果你可以从一个视图创建一个numpy数组，你可以使用pyFFTW进行规划 - 所有有效的numpy数组应该正常工作。

这意味着几件事：

1. 您的阵列需要有规律的步幅，但这些步幅可以是任意的。
2. ND阵列计划为ND变换，使用选定的轴。
3. 你可以用狡猾的技巧做一些狡猾的事情并且它可能会起作用（但是如果你做了像重叠行那样过于邪恶的事情然后使用线程，那么可能不会做你期望的事情。）

我使用过的一个解决方案是将要转换的行复制到临时数组中，然后对其进行转换。您可能会发现这是最快的选择（特别是当您可以允许字节偏移正确时）。

显然，如果你总是有不同的行数，这不起作用。您可能仍然会发现，如果您计划转换的最大行数，然后在子集中进行复制，则仍然比其他方式更快。<​​/ p>

即使您降到C级别，您遇到的问题仍然是，如果您经常更改转换大小，规划费用可能会占主导地位。

您还可以尝试pyfftw.interfaces.numpy_fft，这通常比numpy更快，并且能够缓存重复的变换大小。