Wie kann ich Python Curve_fit über ein 2D-Array beschleunigen? ⇐ Python

[Guest]

Ich muss die Numpy-Funktion „curve_fit“ für einen großen Datensatz (5.000.000) verwenden.
Im Grunde habe ich also ein 2D-Array erstellt. Die erste Dimension ist die Anzahl der durchzuführenden Anpassungen, die zweite Dimension ist die Anzahl der für die Anpassung verwendeten Punkte.

Code: Select all

t = np.array([0 1 2 3 4])

for d in np.ndindex(data.shape[0]):
try:
popt, pcov = curve_fit(func, t, np.squeeze(data[d,:]), p0=[1000,100])
except RuntimeError:
print("Error - curve_fit failed")

Mehrfachverarbeitung kann verwendet werden, um den gesamten Prozess zu beschleunigen, aber es ist immer noch ziemlich langsam.
Gibt es eine Möglichkeit, Curve_fit „vektorisiert“ zu verwenden? ?