python - 优化 Python for 循环

Question

我有一个循环，这是我为特定功能耗费最多时间的循环，我想加快它的速度。目前，这个单个循环大约需要 400 毫秒，而其余函数的执行大约需要 610 毫秒。

代码是:

for ctr in xrange(N):
    list1[ctr] = in1[ctr] - in1[0] - ctr * c1
    list2[ctr] = in2[ctr] - in2[0] - ctr * c2
    list3[ctr] = c3 - in1[ctr]
    list4[ctr] = c4 - in2[ctr]

N 可以是 40,000 到 120,000 之间的任何值，是显示的所有列表(in1、in2、listN)的长度。

有谁知道一些 Python 技巧可以加快速度？我已经尝试使用 map 代替，因为我知道它会尝试编译为更高效的代码，但速度慢了大约 250 毫秒。

谢谢

Answer 1

假设 list1、list2 等都是数字，考虑使用 numpy 数组而不是列表。对于大型整数或 float 序列，您会看到巨大的加速。

如果你走那条路，你上面的循环可以这样写:

ctr = np.arange(N)
list1 = n1 - n1[0] - ctr * c1
list2 = n2 - n2[0] - ctr * c2
list3 = c3 - ctr
list4 = c4 - ctr

作为计时的完整独立示例:

import numpy as np
N = 100000

# Generate some random data...
n1 = np.random.random(N)
n2 = np.random.random(N)
c1, c2, c3, c4 = np.random.random(4)

ctr = np.arange(N)
list1 = n1 - n1[0] - ctr * c1
list2 = n2 - n2[0] - ctr * c2
list3 = c3 - ctr
list4 = c4 - ctr

当然，如果您的 list1、list2 等是非数字的(即除 float 或 int 之外的 python 对象列表)，那么这将无济于事.