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（如何）scipy.integrate.odeint加速功能评估？

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通常是纯python is ~50x slower than native code（C，Fortran），如果它由简单的aritmetics紧密循环组成 . 当您在tutorial中使用scipy.odeint之类的描述时，您只需编写函数，就像这样集成在纯python中：

def f(y, t):
       Si = y[0]
       Zi = y[1]
       Ri = y[2]
       # the model equations (see Munz et al. 2009)
       f0 = P - B*Si*Zi - d*Si
       f1 = B*Si*Zi + G*Ri - A*Si*Zi
       f2 = d*Si + A*Si*Zi - G*Ri
       return [f0, f1, f2]

这个函数必须多次评估，所以我认为它会产生巨大的性能瓶颈，因为odeint集成器本身是在FORTRAN / ODPACK中制作的 .

Does it use something to convert the function f(y,t) from python to native code? （比如f2py，scipy.weave，cython ......）据我所知，odeint不需要任何C / C或Fortran编译器，也不会增加我的python脚本的初始化时间，所以可能是f2py和scipy .weave没用过 .

我问这个问题，因为，也许，使用与scipy.integrate.odeint相同的方法来加速我自己的代码中的紧密循环是个好主意 . 使用odeint比使用f2py或scipy.weave更方便 .

python performance scipy ode

1 回答

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    不，它没有，odeint代码调用你的python函数没有任何优化 .

    它将你的函数包装在 ode_function （参见here）中，然后用 call_python_function 调用你的python函数 . 然后odepack模块将使用 c 函数 ode_function .

    如果热衷于和ODE / PDE集成商支持 python 到 C 代码转换/加速，请看 pydelay (link) . 实际使用 weave .

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