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我正在尝试编写一个函数来将值四舍五入到列表中最接近的有效赔率： https ://api.developer.betfair.com/services/webapps/docs/display/1smk3cen4v3lu3yomq5qye0ni/Betfair+Price+Increments

我的代码在这里：

def nclosest_valid_odds( x ):
    """
    https://api.developer.betfair.com/services/webapps/docs/display/1smk3cen4v3lu3yomq5qye0ni/Betfair+Price+Increments
    """

    r = np.empty_like( x )

    r[ x<1.0 ] = np.nan

    bidx      = (1.0<=x) & (x<=2.0)
    r[ bidx ] = 0.01 * np.round( x[ bidx ] / 0.01 )

    bidx      = (2.0<x) & (x<=3.0 )
    r[ bidx ] = 0.02 * np.round( x[ bidx ] / 0.02 )    

    bidx      = (3.0<x) & (x<=4.0)
    r[ bidx ] = 0.05 * np.round( x[ bidx ] / 0.05 )

    bidx      = (4.0<x) & (x<=6.0)
    r[ bidx ] = 0.1 * np.round( x[ bidx ] / 0.1 )

    bidx      = (6.0<x) & (x<=10.0)
    r[ bidx ] = 0.2 * np.round( x[ bidx ] / 0.2 )

    bidx      = (10.0<x) & (x<=20.0)
    r[ bidx ] = 0.5 * np.round( x[ bidx ] / 0.5 )

    bidx      = (20.0<x) & (x<=30.0)
    r[ bidx ] = np.round( x[ bidx ] )

    bidx      = (30.0<x) & (x<=50.0)
    r[ bidx ] = 2.0 * np.round( x[ bidx ] / 2.0 )

    bidx      = (50.0<x) & (x<=100.0)
    r[ bidx ] = 5.0 * np.round( x[ bidx ] / 5.0 )

    bidx      = (100.0<x) & (x<=1000)
    r[ bidx ] = 10.0 * np.round( x[ bidx ] / 10.0 )

    return r

使用 numba 的地板版本在这里：

def floor_closest_valid_odds( x ):

    r = np.zeros_like( x )

    for i in range( len( r ) ):
        if x[i]<=1.0:
            r[i] = np.nan
        elif x[i]<=2.0:            
            r[i] = 0.01 * np.floor( x[i] / 0.01 )            
        elif x[i]<=3.0:                        
            r[i] = 0.02 * np.floor( x[i] / 0.02 )            
        elif x[i]<=4.0:            
            r[i] = 0.05 * np.floor( x[i] / 0.05 )
        elif x[i]<=6.0:            
            r[i] = 0.1 * np.floor( x[i] / 0.1 )
        elif x[i]<=10.0:            
            r[i] = 0.5 * np.floor( x[i] / 0.5 )
        elif x[i]<=20.0:            
            r[i] = 1.0 * np.floor( x[i] / 1.0 )
        elif x[i]<=30.0:            
            r[i] = 2.0 * np.floor( x[i] / 2.0 )
        elif x[i]<=50.0:            
            r[i] = 2.0 * np.floor( x[i] / 2.0 )
        elif x[i]<=100.0:            
            r[i] = 5.0 * np.floor( x[i] / 5.0 )
        elif x[i]<=1000.0:            
            r[i] = 2.0 * np.floor( x[i] / 2.0 )
        else:            
            r[i] = 1000.0
    return r

jfloor_closest_valid_odds = autojit( floor_closest_valid_odds )

我使用这个来计时代码：

    x = np.random.randn( 1000000 )

    with Timer( 'nclosest_odds' ):
        r = nclosest_valid_odds( x )

    r =helpers.jfloor_closest_valid_odds( x )    
    with Timer( 'jfloor_closest_valid_odds' ):
        r = helpers.jfloor_closest_valid_odds( x )

我的机器上的时间：

nclosest odds : 0.06 seconds
jfloor_closest_odds : 0.01 seconds

如何使用 numpy 和/或 numba 加速代码？

解决方案：

我发现http://numba.pydata.org/numba-doc/dev/examples.html中的多线程示例可以变成矢量化函数。使用它可以在我的 2 核笔记本电脑上获得最佳性能。

Numba 的 Vectorize 功能也可以，虽然不是很好。

我已将矢量化器代码上传到 github：https ://github.com/jsphon/MTVectorizer

下面是时序比较图。x 轴表示输入数组的大小。y 轴代表时间。

此图表来自双核笔记本电脑。

时序比较

此图表来自具有 i7 920 CPU 的台式机。它有8个核心。

在此处输入图像描述

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您可以通过创建幅度数组然后在最后使用幅度数组进行四舍五入来提高 numpy 的速度。

def nclosest_valid_odds_3( x ):

    magnitudes = np.empty_like(x)

    magnitudes[x < 1] = np.nan
    magnitudes[(1 <= x) & (x <= 2)] = 0.01

    v = [2, 3, 4, 6, 10, 20, 30, 50, 100, 1000]
    m = [0.02, 0.05, 0.1, 0.2, 0.5, 1, 2, 5, 10]
    for low, high, mag in zip(v, v[1:], m):
        magnitudes[(low < x) & (x <= high)] = mag

    return magnitudes * np.round(x / magnitudes)
于 2014-11-19T08:31:59.577 回答