应用于大型阵列时，可加快Scipy Bessel函数的速度

Question

我正在研究一个数值问题，该问题要求我在一个非常大的4维数组上计算第一种1/4阶贝塞尔函数的值。为了给出一个最小的工作示例，我可以写一些类似的内容：

var trace1 = {
  x: ['giraffes', 'orangutans', 'monkeys'],
  y: [20, 14, 23],
  name: 'SF Zoo',
  type: 'bar'
};

var trace2 = {
  x: ['giraffes', 'orangutans', 'monkeys'],
  y: [22, 18, 9],
  name: 'LA Zoo',
  type: 'bar'
};

var data = [trace1, trace2 ];

var layout = {
  xaxis: {
    type: "category",
    categoryorder: "trace",
  }
};
Plotly.newPlot("myDiv", data, layout);

在此示例中，数组中元素的数量实际上位于较小的一侧，理想情况下，我想使用更多的元素，但是由于内存的限制，无论如何我必须对数组进行分段。像这样运行代码需要花费相当长的时间，并且由于我不得不多次迭代此计算，因此我的整个脚本非常缓慢。

我有什么方法可以尝试加快速度吗？任何帮助将不胜感激！