我有两个大的 numpy 矩阵，X和r（大约 5500x3500）。我需要计算digamma(X+r)and digamma(r)，我用scipy.special.psi. 计算发生在我用于梯度下降拟合的梯度函数中。在优化过程中，梯度函数会被调用很多次，因此它必须快速运行。现在，对于实际问题：
digamma(r)大约需要 11 秒才能运行digamma(X+r)运行大约需要 50 秒
出于好奇，我跑了一些其他的例子：
digamma(X.astype(np.float64)), 运行大约需要 1 分钟digamma(X), 运行大约需要 5-6 分钟
为什么会发生这种情况，我能做些什么来改善运行时间？
Xnumpy.int64包含从 0 到 164 的整数 ( )。rnumpy.float64包含从 0. 到 ~4.6 的浮点数 ( )。- X 非常稀疏（大约 75% 为 0）。
- r 不是稀疏的（大约 10% 为 0）
编辑：更正X.as_float