я естьnumpy скрипт, который тратит около 50% времени выполнения в следующем коде:

s = numpy.dot(v1, v1)

где

v1 = v[1:]

а такжеv это 4000-элементный 1Dndarray изfloat64 хранится в непрерывной памяти (v.strides является(8,)).

Любые предложения для ускорения этого?

редактировать Это на оборудовании Intel. Вот вывод моегоnumpy.show_config():

atlas_threads_info:
    libraries = ['lapack', 'ptf77blas', 'ptcblas', 'atlas']
    library_dirs = ['/usr/local/atlas-3.9.16/lib']
    language = f77
    include_dirs = ['/usr/local/atlas-3.9.16/include']

blas_opt_info:
    libraries = ['ptf77blas', 'ptcblas', 'atlas']
    library_dirs = ['/usr/local/atlas-3.9.16/lib']
    define_macros = [('ATLAS_INFO', '"\\"3.9.16\\""')]
    language = c
    include_dirs = ['/usr/local/atlas-3.9.16/include']

atlas_blas_threads_info:
    libraries = ['ptf77blas', 'ptcblas', 'atlas']
    library_dirs = ['/usr/local/atlas-3.9.16/lib']
    language = c
    include_dirs = ['/usr/local/atlas-3.9.16/include']

lapack_opt_info:
    libraries = ['lapack', 'ptf77blas', 'ptcblas', 'atlas']
    library_dirs = ['/usr/local/atlas-3.9.16/lib']
    define_macros = [('ATLAS_INFO', '"\\"3.9.16\\""')]
    language = f77
    include_dirs = ['/usr/local/atlas-3.9.16/include']

lapack_mkl_info:
  NOT AVAILABLE

blas_mkl_info:
  NOT AVAILABLE

mkl_info:
  NOT AVAILABLE