Question

我需要在inertia tensors中对Python进行非常快速的计算。

问题如下：

让xyz为Numpy形状数组：(samples, atoms, 3)，描述每个3中每个atoms的{{1}}笛卡尔坐标。

每个样本中的samples必须分成一组分子。 我需要每个样本中每个分子的惯性张量。

每个分子都含有atoms个原子，它们按照它们组合在一起的方式排序。那就是：

返回一个形状数组:(分子数，样本数，每分子原子数3），其中第一个指数在分子上运行。

注意：

它与解决的问题 here非常相似，但它们计算整个系统的惯性张量，而我需要其各部分的惯性张量（每个分子的惯性张量）系统）。
最好获得一组惯性张量。
我认为numpy.einsum是一个不错的选择（但我觉得很难实现）
我可以快速且无问题地获得一系列原子质量。
如果有帮助，numpy.array( numpy.split(xyz, atoms/n, axis=1).shape )的大小约为100到500，samples的大小约为20 000（但该操作在许多块中运行，总共产生大约1E5个样本）。