Pythonで正規逆累積分布関数を効率的に計算する方法

私はPythonでnorm.ppf()を使用して正規逆累積分布を計算していますが、Matlabのnorminv()よりはるかに遅いことがわかりました。 Pythonで正規逆累積分布関数を効率的に計算する方法

のMatlabで

for i=1:10000 
    IRI_next=norminv(0.4,0,0.06); 
end

コスト約0.6秒に対し、Pythonで2秒程度

は

for i in range(10000): 
    iri_next = norm.ppf(0.4, loc=0, scale=0.06)

コスト、Pythonで通常の逆累積分布を計算する効率的な方法はありますか？

2017-09-13 GFD

小さな提案は、私はパイソンがc/C++で行われている基礎エンジンのためにmatlabsの同じ速度に達するとは思わないと思うPythonを使用することです – Andrei

なぜ関数を呼び出す戻り値が常に同じ場合は10000回ですか？ –

'ppf'と' norminv'の違い、あるいはPythonループとMatlabループの違いを実際に測定していますか？ループ内で何か他の操作を試してください。チェックするには "no op"（Pythonの 'pass 'など）さえしてください。 –

同じ値を持つ関数に10000回を呼び出すと、あなたに10000回同じ戻り値を与えるという事実を無視して、あなたの最初の引数として配列を渡すと

scipy.stats.norm.ppf(numpy.full(10000, 0.4), loc=0, scale=0.06)

すべてを一度に10000個の値を取得することができます私のマシンで0.006秒で

2017-09-13 14:07:42

この方法は非常に高速です。ありがとう！ – GFD

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