什么是将交错的NumPy整数数组转换为complex64的最快方法？

Question

我有一串包含实数和虚数整数的数据流。将它们转换为complex64值是我的程序中最慢的操作。这是我的当前方法：

import numpy as np

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

我能否在不编写 C 扩展或使用像 Cython 这样的东西的情况下做得更好？如果我无法做得更好，那么在使用类似技术的情况下，我的最简单方法是什么？

- Jim Hunziker

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在直接使用Numpy进行了一些尝试后，我认为你的当前实现已经达到了极致（我做的一些微小调整也没有带来明显的速度提升），尽管我还没有试过Cython等其他方法。 - JoshAdel

你不是在读取BRUKER MRI数据，对吧？如果是的话，看看我的相关问题：（请参见问题http://stackoverflow.com/q/5422184/607562）。Robert下面的答案肯定适合你的需求。 - DrSAR

@DrSAR：不，我正在处理雷达数据。谢谢你的指点，虽然它可能在我的其他操作中有用。 - Jim Hunziker

Answer 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')

- Robert Kern

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天哪：我在我的数据上尝试了这个，我和OP Jim做的一样，可以说对于大约1000万个数字的数组，上述视图技术只需要0.067秒，而不是0.44秒（速度提高了6-7倍）；为Robert Kern点赞。 - DrSAR

11年过去了，我自己处理雷达数据（与HDF5接口）后，这就是最好的解决方案。 - Seattlenerd