将交错的 NumPy 整数数组转换为 complex64 的最快方法是啥？

Posted 2023-02-16

【中文标题】将交错的 NumPy 整数数组转换为 complex64 的最快方法是啥？

【英文标题】：What's the fastest way to convert an interleaved NumPy integer array to complex64?将交错的 NumPy 整数数组转换为 complex64 的最快方法是什么？

【发布时间】：2011-04-14 02:57:37

【问题描述】：

我有一个输入数据流，其中包含交错的实数和虚数整数。将这些转换为 complex64 值是我程序中最慢的操作。这是我目前的做法：

import numpy as np

a = np.zeros(1000000, dtype=np.int16)
b = np.complex64(a[::2]) + np.complex64(1j) * np.complex64(a[1::2])

如果不进行 C 扩展或使用 cython 之类的东西，我能做得更好吗？如果我不能做得更好，那么使用其中一种技术的最简单方法是什么？

【问题讨论】：

在直接用 numpy 玩了几件事之后，我认为您无法改进当前的实现（与我所做的小调整相比，它的速度一样快），尽管我没有搞砸了 cython 等。

您不是在读取 BRUKER MRI 数据，是吗？如果你看看我的相关问题：（见问题***.com/q/5422184/607562）。罗伯特在下面的回答肯定会为您的目的而震撼。

@DrSAR：不，我正在处理雷达数据。不过，感谢您的指点；它可能对我的其他一些操作有用。

【参考方案1】：

[~]
|1> import numpy as np

[~]
|2> a = np.zeros(1000000, dtype=np.int16)

[~]
|3> b = a.astype(np.float32).view(np.complex64)

[~]
|4> b.shape
(500000,)

[~]
|5> b.dtype
dtype('complex64')

【讨论】：

blimey：我在我的一些数据上尝试了这个，我和 OP Jim 做同样的事情，可以说对于大约 1000 万个数字的数组，上述视图技术需要 0.067 秒而不是 0.44 秒s（6-7 倍加速）；为罗伯特·克恩竖起大拇指。