使 scipy.special 函数并行计算

Question

这似乎太简单了，无法解决，我确定我只是没有找对地方。这个问题困扰了我一段时间，所以这里......

像 scipy.special.j1 这样的函数可以在一个使用多核的 numpy 数组上执行吗？

from scipy.special import j1
import numpy as np

tester = np.random.randn(1000,1000)
out = j1(tester)

在 ipython 中运行 timeit 并观察系统监视器仅显示 1 个核心运行。 numpy 和 scipy 是通过 conda 安装的，在 scipy.__config__ 输出中有 'mkl_rt' 和 'pthread' 库。

运行 np.exp 使用 4 个可用内核。

out = np.exp(tester)

如果可能，最好使用所有可用的内核进行 j1 计算，但 4 肯定比 1 好。这是否简单？

Answer 1

不是纯python。

您可以将cython_special 的Cython 接口与prange 结合使用。