python教程—numpy之间的区别是什么?fft和scipy.fftpack吗?-Python实用宝典

python教程—numpy之间的区别是什么?fft和scipy.fftpack吗?

后者只是前者的同义词,还是FFT的两种不同实现?哪一个更好?

后者只是前者的同义词,还是FFT的两种不同实现?哪一个更好?

回答

SciPy更多:

  • http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.fft.html < a href = " http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.fft.html " > < / >
  • < a href = " http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/fftpack.html " > http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/fftpack.html < / >

此外,如果执行 SciPy .fftpack.helper, SciPy会通过它自己的接口导出一些NumPy特性。fftfreq < / em >和< em > numpy.fft.helper。fftfreq实际上运行的是相同的代码。

然而,SciPy有自己的许多功能实现。源代码具有比较原始NumPy和新SciPy版本的性能基准。我的老式笔记本电脑是这样显示的:

    Fast Fourier Transform ================================================= | real input | complex input ------------------------------------------------- size | scipy | numpy | scipy | numpy ------------------------------------------------- 100 | 0.07 | 0.06 | 0.06 | 0.07 (secs for 7000 calls) 1000 | 0.06 | 0.09 | 0.09 | 0.09 (secs for 2000 calls) 256 | 0.11 | 0.11 | 0.12 | 0.11 (secs for 10000 calls) 512 | 0.16 | 0.21 | 0.20 | 0.21 (secs for 10000 calls) 1024 | 0.03 | 0.04 | 0.04 | 0.04 (secs for 1000 calls) 2048 | 0.05 | 0.09 | 0.08 | 0.08 (secs for 1000 calls) 4096 | 0.05 | 0.08 | 0.07 | 0.09 (secs for 500 calls) 8192 | 0.10 | 0.20 | 0.19 | 0.21 (secs for 500 calls)

随着数组大小的增加,SciPy的运行速度似乎明显加快了,尽管这只是一些人为设计的例子,对于您的特定项目,这两种方法都值得尝试。

值得一查的源代码http://www.scipy.org/Download# head312ad78cdf85a9ca6fa17a266752069d23f785d1 。是的,那些.f文件确实是Fortran!:- d

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