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改进二维余弦函数的numpy功能

2d numpy python

mikanim · 技术社区 · 1 年前

改进numpy代码,使代码运行更快(即不用于循环)

import numpy as np

k = np.linspace(0,4.76*10,2400)
kx,ky = np.meshgrid(k, k)

rx = [0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4]
ry = [0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1, 1.1, 1.2]

tensx = np.tensordot(rx,kx, axes = 0)
tensy = np.tensordot(ry,ky, axes = 0)
z = 0

for i in range(0, len(tensx)):
    z = z + 0.05*np.cos(2*np.pi*(tensx[i]+tensy[i]))

代码当前不可用 缓慢的

非常感谢您的帮助!

1 回复 | 直到 1 年前

Nin17 1 年前

0.05*np.cos(2*np.pi*(tensx+tensy[:-1])).sum(axis=0)

或者更一般地说:

0.05*np.cos(2*np.pi*(tensx+tensy[:tensx.shape[0]])).sum(axis=0)

您也可以避免 meshgrid ,避免计算未使用的元素 tensy

tensx = np.tensordot(rx, k[None, :], axes=0)
tensy = np.tensordot(ry[:len(rx)], k[:, None], axes=0)

def op():
    k = np.linspace(0,4.76*10,2400)
    kx,ky = np.meshgrid(k, k)

    rx = [0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4]
    ry = [0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1, 1.1, 1.2]

    tensx = np.tensordot(rx,kx, axes = 0)
    tensy = np.tensordot(ry,ky, axes = 0)
    z = 0
    for i in range(0, len(tensx)):
        z = z + 0.05*np.cos(2*np.pi*(tensx[i]+tensy[i]))
    return z

def Nin17():
    k = np.linspace(0,4.76*10,2400)

    rx = [0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4]
    ry = [0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1, 1.1, 1.2]
    tensx = np.tensordot(rx, k[None, :], axes=0)
    tensy = np.tensordot(ry[:len(rx)], k[:, None], axes=0)
    return 0.05*np.cos(2*np.pi*(tensx+tensy)).sum(axis=0)

assert np.isclose(Nin17(), op()).all()
%timeit Nin17()
%timeit op()

输出:

359 ms Â± 2.4 ms per loop (mean Â± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
410 ms Â± 5.47 ms per loop (mean Â± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

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