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Optimization 为什么我的移动平均算法这么慢？

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Optimization 为什么我的移动平均算法这么慢？,optimization,fortran,moving-average,Optimization,Fortran,Moving Average,我编写了一个Fortran函数，它以非常简单的方式计算一维数字数组的移动平均值： function moving_average(data, w) implicit none integer, intent(in) :: w real(8), intent(in) :: data(:) integer :: n, i real(8) :: moving_average(size(data)-w+1) n = w-1 do i=1,

我编写了一个Fortran函数，它以非常简单的方式计算一维数字数组的移动平均值：

function moving_average(data, w)

    implicit none

    integer, intent(in) :: w
    real(8), intent(in) :: data(:)

    integer :: n, i
    real(8) :: moving_average(size(data)-w+1)

    n = w-1

    do i=1, size(data)-n
        moving_average(i) = mean(data(i:i+n))
    end do

end function
其中函数
平均值
定义为：


real(8) function mean(data)

    implicit none

    real(8), dimension(:), intent(in) :: data

    mean = sum(data)/size(data)

end function



在数据集为100000个数字、窗口宽度为1000的笔记本电脑上运行函数
moving_average
，需要0.1秒。但是，在使用
numpy
时运行函数
仅需1 ms。为什么我的算法要慢得多？
您的算法的阶数为O（n*m），n为移动平均值的大小，m为数组的大小

每次计算阵列中的点时，都要执行以下步骤：


    

  • 提取数组的一部分
    • 

  • 计算该切片上的和
    • 

  • 除以常数
    n
    • 


然而，
移动平均值（i）
和
移动平均值（i+1）
的关联方式如下：


moving_average(i+i) = moving_average(i) + (data(i+n) - data(i-1))/n



当您使用此选项时，您可以将计算时间从O（n*m）减少到O（m）
real（8）很难看，而且不是portable@VladimirF你有什么建议？使用
selected\u real\u kind
？命名常量。若它必须等于8，那个就这样吧，但选择真实种类更好。或者尝试
iso_fortran_env
，比如
仅使用iso_fortran_env:real64；real（real64）：：数据（：）
。fortran标准的
iso\u fortran\u env
中至少定义了以下类型：
int8
，
int16
，
int32
，
int64
，
real32
，
real64
，
real128
。