4D数组中的快速线性回归

Question

我有一个尺寸为[6,89,384,384]的4D数组，对应于[v,z,y,x]。现在，我希望在每个[z,y,x]（即linear-reg([:,z,y,x])）的v中执行线性回归，并将斜率保存到新数组中。最快的方法是什么？

我已经尝试过scipy.stats.linregress和np.polyfit。两者都需要大约3分钟。去完成。 下面是我当前的实现。

x_linfit = np.linspace(0,10,6)
for z in range(z_dim):
    for y in range(y_dim):
        for x in range(x_dim):
            data = data_frames[:,z,y,x]
            tmp_linfit = np.polyfit(x_linfit,data, deg=1)
            data_fit[z,x,y] = tmp_linfit[0]

这可以更聪明的方式完成吗？