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为什么基于FFTW的pyfftw比numpy的fft()慢?
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<p>我运行测试脚本。它使用numpy.fft.fft(), 快速傅立叶变换()基于FFTW和pyfftw.interfaces.numpy_fft.fft()基于FFTW。在</p> <p>以下是我的测试脚本的来源:</p> <pre><code>import numpy as np import anfft import pyfftw import time a = pyfftw.n_byte_align_empty(128, 16, 'complex128') a[:] = np.random.randn(128) + 1j*np.random.randn(128) time0 = time.clock() res1 = np.fft.fft(a) time1 = time.clock() res2 = anfft.fft(a) time2 = time.clock() res3 = pyfftw.interfaces.numpy_fft.fft(a,threads=50) time3 = time.clock() print 'Time numpy: %s' % (time1 - time0) print 'Time anfft: %s' % (time2 - time1) print 'Time pyfftw: %s' % (time3 - time2) </code></pre> <p>我得到的结果是:</p> ^{pr2}$ <p>anfft库在海量数据上产生更快的fft,但是pyfftw呢?为什么这么慢?在</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>在这种情况下,生成的线程多于CPU内核不会提高性能,并且可能会由于交换线程的开销而使程序变慢。50个线程是完全超量的。在</p> <p>尝试用一个线程进行基准测试。在</p>
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