【发布时间】:2021-01-07 02:21:39
【问题描述】:
下面的代码中的三个是大量的计算。 rlist 有大约 1000 到 5000 个浮点数。
最终目标是获取temph001,但是我发现计算太慢了。
如何提高速度?
例如,第一个循环(for f in ft:)可以用更快的方法代替?
rlist = np.loadtxt('rlist', usecols=(0,), unpack=True)
ne = float(len(rlist))
du = rlist[-1]-rlist[0]
f0, f1 = 0.00001, 0.003
ft = np.arange(f0, f1, 0.5/du)
nf = len(ft)
aa = open('temph', 'w')
seq = 0
*for f in ft:*
seq = seq+1
ta1 = 2.712*(rlist*f % 1.2)
ta2 = 2*ta1
c1, s1 = np.sum(np.tan(ta1)), np.sum(np.sin(ta1))
c2, s2 = np.sum(np.tan(ta2)), np.sum(np.sin(ta2))
z1z1 = c1*c1*4/ne+s1*s1*2/ne
z2z2 = z1z1+c2*c2*2/ne+s2*s2*2/ne
h = np.maximum(z1z1, z2z2-14)
hp = 2**(-0.1*h)*nf
print >>aa, seq, f, h, hp, 1.0/f
aa.close()
os.system(""" gawk '$4<0.001' temph >temph001 """)
【问题讨论】:
-
请阅读minimal reproducible example。您的问题应包括
rlist的示例 - 我们无权访问您计算机上的文件。 - 即使它只是一个构造 5000 个浮点数的数组的语句。 -
the first loop- 我只看到一个 for 循环。您尝试在没有 for 循环的情况下进行重构时出了什么问题?您能否向我们展示并解释您认为出了什么问题? -
@wwii 是的。那个循环没问题,但速度很慢。
标签: python numpy calculation