加速Python中的双循环

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了加速Python中的双循环，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1218字，纯文字阅读大概需要2分钟。

内容图文

有没有办法加快从上一次迭代更新其值的双循环？

在代码中：

def calc(N, m):
    x = 1.0
    y = 2.0
    container = np.zeros((N, 2))
    for i in range(N):
      for j in range(m):
        x=np.random.gamma(3,1.0/(y*y+4))
        y=np.random.normal(1.0/(x+1),1.0/sqrt(x+1))
      container[i, 0] = x
      container[i, 1] = y
    return container

calc(10, 5)

如您所见,内部循环更新变量x和y,而外部循环每次以不同的x值开始.我不认为这是可矢量化的,但也许还有其他可能的改进.

谢谢！

解决方法:

我不认为这会增加任何重要的加速,但如果你一次生成所有的伽玛和正态分布的随机值,你可以保存一些函数调用.

Gamma函数具有scaling property,因此如果从gamma(k,1)分布中绘制值x,则c * x将是从gamma(k,c)分布中绘制的值.类似地,使用正态分布,您可以获取从法线(0,1)分布中绘制的y值,并将其转换为从执行x * s m的法线(m,s)分布中绘制的值.所以你可以按如下方式重写你的函数：

def calc(N, m):
    x = 1.0
    y = 2.0
    container = np.zeros((N, 2))
    nm = N*m
    gamma_vals = np.random.gamma(3, 1, size=(nm,))
    norm_vals = np.random.normal(0, 1, size=(nm,))
    for i in xrange(N):
        for j in xrange(m):
            ij = i*j
            x = gamma_vals[ij] / (y*y+4)
            y = norm_vals[ij]/np.sqrt(x+1) + 1/(x+1)
        container[i, 0] = x
        container[i, 1] = y
    return container

如果你的发行版的实际参数有一个更简单的表达式,你实际上可以使用一些精心设计的np.cumprod等形式,并为自己节省循环.我无法弄清楚这样做的方法……

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的加速Python中的双循环全部内容，希望文章能够帮你解决加速Python中的双循环所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。

内容手机端