python - scipy.spatial.transform.Rotation 旋转数组与同一对象内的堆栈

Question

在一个项目中，我必须在 python 中存储一个对象的连续旋转序列。我打算使用 scipy.spatial.transform.Rotation 对象来存储它们。

我注意到有两个选项可用。

1. 我将大量 Rotation 对象存储在一个数组中，每个 Rotation 对象包含我的序列的单个旋转。

2. 我将每个旋转都存储在同一个 Rotation 对象中，有效地将它们堆叠在一个对象中。

我想知道这些方法在计算速度和数据访问速度方面的权衡是什么。以及最终应该首选哪种方法。

在我的特殊情况下:

• 我有相当多的轮换(大约 2'000'000)。
• 我想尽可能加快我的数据访问时间。
• 我不关心内存使用情况，所以我愿意用空间换取速度。
• 我不打算将我的轮换应用于任何事情。这纯粹是为了存储使用。
• 我将不得不以四元数 (.as_quat()) 和欧拉角 (.as_euler()) 的形式访问我的旋转
• 我将不得不在某个时候将我的数据拆分成更小的 block (而且我知道如果我使用单个 Rotation 对象，我可能必须在每个 block 上重新创建才能正确拆分我的数据)

我在找什么:

• 访问时间最快的方法
• 更接近python中良好实践和编码约定的方法

提前致谢。

Answer 1

好吧，我将放入我拥有的第一个元素。

对于两者，您最终会访问一个可迭代对象和一个对象(只是顺序不同)。因此访问速度应该没有什么大的区别。

R 的列表 以后更容易访问和操作。因此，如果您易于更改轮换顺序中的任何内容，这是更简单的方法。使用单个对象需要一些额外的操作代码，并且可能会更慢。 然而，这实际上取决于您的操作，而且我没有数据证明它明显变慢。

单个对象应该占用更少的内存空间，因为只有一个实例，而对象列表的 nb_rotation 倍。 我已经提到过，这对我来说并不重要，它并不重要。同样，我没有任何数据支持这一点，但我预计差异会很大，因为我有大约 2'000'000 次旋转。

根据这些事实，我会做出如下决定:

• 如果您只想使用对象进行存储，那么单个对象可能更有效。 (然而，这将适用于非常具体的情况，因为您还可以计算结果旋转并存储单个四元数或旋转对象)

• 如果您希望以任何方式操纵您的数据，那么对象列表似乎更适合这种情况。唯一真正的缺点是内存使用，但是如果您操作数据，您还必须在某个时候解压缩单个对象，从而导致类似的问题，如果不是由于数据重复而变得更糟的话。

在我的例子中，我将使用对象列表。