Странные тайминги scipy.RegularGridInterpolator ⇐ Python

[Anonymous]

Я сталкиваюсь с некоторыми странными таймингами при использовании RegularGridInterpolator из scipy.
Разделение интерполяции на 100 фрагментов и объединение конечного результата кажется более быстрым для больших массивов:

Например, при интерполяции 1 000 000 точек в 5D интерполяция фрагментами выполняется почти в два раза быстрее, чем интерполяция всех за один раз.
from scipy.interpolate import RegularGridInterpolator
import numpy as np
import time

N = [10, 11, 12, 13, 14]
grid = [np.linspace(i, i + 1, n) for i, n in enumerate(N, 0)]
values = np.arange(np.prod(N)).reshape(N)
rgi = RegularGridInterpolator(grid, values)

for N in [10000, 100000, 1000000]:
xp = np.array([np.random.random(N) + i for i in range(5)]).T

t = time.time()
r1 = rgi(xp)
t1 = time.time() - t
t = time.time()
r2 = np.concatenate([rgi(xp_) for xp_ in np.array_split(xp, 100)])
t2 = time.time() - t
print(f'{N}: {t1:.3f}, 100x{N/100}: {t2:.3f}')

Вывод
10000: 0.009, 100x100.0: 0.051
100000: 0.087, 100x1000.0: 0.067
1000000: 1.094, 100x10000.0: 0.594

Версии
Python 3.13.9
numpy 2.3.4
pip 25.3
scipy 1.16.3


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/798 ... or-timings