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内積計算の高速化

358 PV

python3で作成した内積を計算するプログラムの高速化を検討しております。

下記ソースコードの以下の部分がボトルネックとなっております。

dat0 = list(map(lambda x, y: np.dot(x, y), cvec.T, d_vec))

ここは内積を計算する部分です。この部分を高速化することは可能でしょうか?
なお、試しにCythonでやってみましたが、エラーが出力されました。Cythonではlamdaはサポートされていないようです。
お手数ですが、ご助力頂けると大変助かります。

import numpy as np
import time as t

np.random.seed(0)
xyz = np.random.rand(4, 100000, 3)
vec = np.random.rand(3, 100000)

def main():

    start = t.time()

    x = np.array(xyz[:, :, 0])
    y = np.array(xyz[:, :, 1])
    z = np.array(xyz[:, :, 2])

    cvec = vec[:, :]

    p0 = np.array([x.T, y.T, z.T])
    p0 = [p0[:, i, :] for i in range(100000)]
    p_ref = np.array([x[0], y[0], z[0]])
    d_vec = p0 - np.repeat(p_ref, 4).reshape(100000, 3, 4)

    dat0 = list(map(lambda x, y: np.dot(x, y), cvec.T, d_vec))

    print('time : ' + str(round((t.time() - start),5)) + ' [sec]')

if __name__ == "__main__":
    main()
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