Python 如何使用numpy a la numexpr进行就地极坐标变换

Numexpr是一个python模块，它支持使用numpy数组对某些表达式进行jitting。现在，如果它允许我这样做，那就太酷了：

ne.evaluate( """
    r = y 
    cita = 2*pi*x/x_span
    nx = CENTER_X + cos( cita ) * r 
    ny = CENTER_Y + sin( cita ) * r
    """, local_dict={ 'x': xy_array[:,0],
                  'y': xy_array[:,1],
                  'x_span': x_span,
                  'y_span': y_span,
                  'pi': 3.141592,
                  'nx': nxy[:0],
                  'ny': nxy[:1],
                  'CENTER_X': ...,
                  'CENTER_Y': ...,            
                }, 
     )

在这里，我可以重复使用

cita

的计算值来计算

nx

和

ny

。而且，因为我必须检索x和y一次，而且它们在内存中是一个接一个的，所以缓存未命中的次数也会减少；写入

nx

和

ny

也是如此。然而，据我所知，就目前情况而言，这种代码在Numexpr中是不可能实现的

所以，我的问题是：

python+numpy是否有更高级的东西可以做到这一点？（numexpr的某些超集）

或者，我错了，这可以简单地用numpy和numexpr完成吗

注1：我知道我可以用C/C++/任何东西以多种方式实现这个小函数，或者我可以不太关心性能，而做一些涉及numpy（带或不带numexpr）的黑客

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注2：我知道，但我把它放在“不酷、不维护的解决方案中，这将涉及到C”。

我很困惑，你只是在尝试从笛卡尔坐标转换到极坐标吗？我以转换到极坐标为例。我只是想找一个一般的方法来做这类事情，赛顿？从我所看到的来看，使用numexpr是不可能的。您还可以考虑从python调用Julia？不知道你在找什么。谢谢你，爬行动物。你的评论强化了我关于numexpr不适合这个的观点。我的具体问题是通过一种低效的变通方法解决的，但这个问题是关于是否有一种方法可以通过“dag”或局部变量a-ala-numexpr，以及Numpy和Python实现计算。