Question

我一直在尝试优化此代码：

def spectra(mE, a):
    pdf = lambda E: np.exp(-(a+1)*E/mE)*(((a+1)*E/mE)**(a+1))/(scipy.special.gamma(a+1)*E)
    u=[]
    n=np.random.uniform()
    E=np.arange(0.01,150, 0.1)
    for i in E: 
        u.append(scipy.integrate.quad(pdf,0,i)[0])

    f=interp1d(u, E)
    return f(n)

我试图用f创建一个查找表，但似乎每次调用该函数时它都会重新进行集成。有没有办法放入类似if语句的东西，这样我就可以为f和mE的值创建a一次，之后再调用它？

感谢您的帮助。

干杯。

Answer 1

如果使用相同的(mE, a)值重新调用函数，那么您想要做的就是返回一个已知值，如果输入是新的，则执行计算。

这称为 memoization 。请参阅示例What is memoization and how can I use it in Python?。请注意，在现代版本的Python中，您可以创建一个装饰器来应用函数的memoization，这样可以让您更加整洁。

Answer 2

很可能你不能存储 spectrum（x，y）的值，并通过精确浮点 x的值合理地检索它们和 y 。在现实生活中，您很少遇到完全相同的浮点值。

请注意，我认为您不能直接缓存f，这取决于很长的浮动列表。可能的输入空间太大，以至于发现一个接近的匹配对我来说似乎是不太可能的。

如果缓存spectra()的值，则可以合理的概率检索足够接近的参数对的值。

问题在于寻找如此紧密的配对。哈希表无法工作（我们需要不精确的匹配），有序列表和二进制搜索也无法工作（我们有2个维度）。我会使用quad tree或其他形式的spatial index。您可以动态有效地构建它，搜索您给定点附近的最近已知点。

如果您发现缓存的点非常接近您需要的点，您只需返回缓存的值即可。如果没有足够接近的点，则将其添加到索引中，希望将来可以重用它。如果您的点位于两个已知点之间，也许您甚至可以进行插值。

大先决条件当然是缓存中有足够数量的点可以重用。要估计这一点，运行您的一些计算并在某处（例如在文件中）存储(mE, a)对，然后绘制它们。你会立即看到你是否有一组彼此接近的点。当然，你也可以在没有绘图的情况下寻找紧密的集群。如果您有足够紧密的群集（您可以将一个点的值重用于另一个点），您的缓存将起作用。如果没有，请不要打扰它。

Scipy - 仅在函数输入值改变时执行函数的一部分

2 个答案: