加快python中的numpy循环？

本文介绍了加快python中的numpy循环？的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 使用非常慢的numpy数组考虑以下代码： ＃八叉树的交点和轨迹 def intersection（八叉树，轨迹）：＃初始化numpy数组 ox = octree.get（x） oy = octree.get（y） oz = octree.get（z） oe = octree.get（extent）/ 2 tx = trajectory.get（x） ty = trajectory.get（ y） tz = trajectory.get（z） result = np.zeros（np.size（ox））＃循环元素 for i in range （0，np.size（tx））：表示范围内的j（0，np.size（ox））： if（tx [i]> ox [j] -oe [j ]和 tx [i]< ox [j] + oe [j]和 ty [i]> oy [j] -oe [j]和 ty [i] < oy [j] + oe [j]和 tz [i]> oz [j] -oe [j]和 tz [i]< oz [j] + oe [j ]）：结果[j] + = 1 ＃Finalize 返回结果 如何重写函数以加快计算速度？ （ np.size（tx）== 10000 和 np.size（ox）== 100000 ）解决方案您正在分配10000个大小为100000的列表。首先要做的是停止使用范围用于嵌套的 j 循环，而是使用生成器版本 xrange 。这将节省您分配所有这些列表的时间和空间。 下一个将使用向量化操作： for x in xrange（0，np.size（tx））： index =（ox-oe< tx [i]）& （ox + oe> tx [i]）& （oy-oe< ty [i]）& （oy + oe> ty [i]）& （oz-oe< tz [i]）& （oz + oe> tz [i]）结果[指数] + = 1 Consider the following code using numpy arrays which is very slow :# Intersection of an octree and a trajectorydef intersection(octree, trajectory): # Initialize numpy arrays ox = octree.get("x") oy = octree.get("y") oz = octree.get("z") oe = octree.get("extent")/2 tx = trajectory.get("x") ty = trajectory.get("y") tz = trajectory.get("z") result = np.zeros(np.size(ox)) # Loop over elements for i in range(0, np.size(tx)): for j in range(0, np.size(ox)): if (tx[i] > ox[j]-oe[j] and tx[i] < ox[j]+oe[j] and ty[i] > oy[j]-oe[j] and ty[i] < oy[j]+oe[j] and tz[i] > oz[j]-oe[j] and tz[i] < oz[j]+oe[j]): result[j] += 1 # Finalize return resultHow to rewrite the function to speed up the calculation ? (np.size(tx) == 10000 and np.size(ox) == 100000) 解决方案 You are allocating 10000 lists of size 100000. The first thing to do would be to stop using range for the nested j loop and use the generator version xrange instead. This will save you time and space allocating all those lists.The next one would be to use vectorized operations:for i in xrange(0, np.size(tx)): index = (ox-oe < tx[i]) & (ox+oe > tx[i]) & (oy-oe < ty[i]) & (oy+oe > ty[i]) & (oz-oe < tz[i]) & (oz+oe > tz[i]) result[index] += 1 这篇关于加快python中的numpy循环？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！