提高Python中的FFT性能

GPU-based

如果你要测试FFT的实现，你也可以看看基于GPU的代码（如果你能获得适当的硬件）。有几种。计算.fft , scikits.cuda .

CPU-based

还有一个基于CPU的python FFTW包装器 pyFFTW .

(There is pyFFTW3 也是如此，但它不像 pyFFTW 那样被积极维护，而且它不能与 Python3 一起工作。 source ))

我对这些都没有经验。如果速度对你来说很重要的话，你可能需要做一些调查，并为你的特定应用确定不同代码的基准。

Henry Gomersall ：

这个答案有点陈旧，但在谷歌上排名靠前。 My FFTW 封装器的维护比 pyFFTW3 更加积极，而且我认为它们提供的内容也更加完整。

Finn Årup Nielsen

发布于 2011-12-11

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对于一个详细的测试，在 https://gist.github.com/fnielsen/99b981b9da34ae3d5035 我发现，与我通过 pyfftw.interfaces.scipy_fftpack 对pyfftw的简单应用相比，scipy.ftpack的表现很好，除了长度对应于素数的数据。

第一次调用 pyfftw.interfaces.scipy_fftpack.fft 时，似乎有一些设置成本。第二次会更快。Numpy 和 scipy 的 fftpack 在我尝试的数据大小上表现得很糟糕。在这种情况下，CZT更快。几个月前，Scipy的Github上出现了一个关于这个问题的问题，见 https://github.com/scipy/scipy/issues/4288

20000 prime=False
  padded_fft : 0.003116
   numpy_fft : 0.003502
   scipy_fft : 0.001538
         czt : 0.035041
    fftw_fft : 0.004007
------------------------------------------------------------
20011 prime=True
  padded_fft : 0.001070
   numpy_fft : 1.263672
   scipy_fft : 0.875641
         czt : 0.033139
    fftw_fft : 0.009980
------------------------------------------------------------
21803 prime=True
  padded_fft : 0.001076
   numpy_fft : 1.510341
   scipy_fft : 1.043572
         czt : 0.035129
    fftw_fft : 0.011463
------------------------------------------------------------
21804 prime=False
  padded_fft : 0.001108
   numpy_fft : 0.004672
   scipy_fft : 0.001620
         czt : 0.033854
    fftw_fft : 0.005075
------------------------------------------------------------
21997 prime=True
  padded_fft : 0.000940
   numpy_fft : 1.534876
   scipy_fft : 1.058001
         czt : 0.034321
    fftw_fft : 0.012839
------------------------------------------------------------
32768 prime=False
  padded_fft : 0.001222
   numpy_fft : 0.002410
   scipy_fft : 0.000925
         czt : 0.039275
    fftw_fft : 0.005714
------------------------------------------------------------


        
         
         
          ABDreverhaven
         
        
        
         发布于
         
         2011-12-11


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         pyFFTW3包与pyFFTW库相比要差一些，至少在实现上是如此。既然它们都包裹了FFTW3库，我想速度应该是一样的。
        
        
         
          https://pypi.python.org/pypi/pyFFTW


        
         
         
          Asbjørn A. Fellinghaug
         
        
        
         发布于
         
         2011-12-11


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         在我工作的地方，一些研究人员编译了这个Fortran库，为一个特定的问题设置和调用FFTW。这个Fortran库（带有一些子程序的模块）希望从我的Python程序中获得一些输入数据（2D列表）。
        
        
         我所做的是为Python创建了一个小的C语言扩展，包装了Fortran库，在那里我基本上调用 "init "来设置FFTW计划器，还有一个函数来输入我的2D列表（数组），以及一个 "计算 "函数。
        
        
         创建C-extensions是一项小任务，而且有很多关于这一特定任务的好的教程。