我有一个使用 numpy 和 scipy 的 python 程序。在其中添加 cython 将是一个耗时的过程，因为数据类型有很多变化
它的 cprofile 如下所示：http: //imgur.com/a/Sgvof
大部分时间（73%）都被<scipy.integrate_odepack.odeint>
我的问题用完了，使用 cython 是否可以加快这个功能（也许是通过更快的调用）和其余的。在这个例子中，这个函数被调用了 ~10^6 次。如果是这样，我可以期待多少速度？如果速度至少提高 4 到 5 倍，我会考虑这样做
笔记：
如果提供的信息不充分，请在下方评论，我很乐意提供
谢谢
您可能不会看到太多（如果有的话）改进。SciPy（更具体地说，您最感兴趣的代码odeint）已经是一个 CPython 模块（用 Fortran 编写），而不仅仅是 python。
如果这是一个仅限 python 的函数调用，那么用 Cython 编写它（这比编写一个完整的 CPython 模块更容易，尽管我个人会编写 ac 或 c++ dll 并使用 ctypes 调用它......）会增加你的表现。但可能不在这种情况下。
有一半的时间<scipy.integrate_odepack.odeint>花在里面dx_dv，dx_du这些看起来像是 python 函数。这些是您可以定位的功能，特别是如果它们很复杂。
需要记住的一件事是，如果减速仅仅是因为这样，calling overhead * number of calls那么我预计情况不会有太大改善。这种开销不会消失，实际上它可能会变得更复杂。你将使用 SciPy C -> Python -> 你的 C 而不是 SciPy C -> Python。