Question

>>> from pandac.PandaModules import Vec3
>>> import numpy
>>> l = []
>>> l.append( Vec3(1,1,1) )
>>> l.append( Vec3(1,1,1) )
>>> l.append( Vec3(1,1,1) )
>>> Vec3(1,1,1)+Vec3(1,1,1)
Vec3(2, 2, 2)
>>> sum(l)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'libpanda.Vec3'
>>> numpy.sum(l)
9.0
>>>

我想要一些快速（快速==不是纯粹的python循环但是numpy velocity）方法来实现：

>>> my_smart_sum(l)
Vec3(3,3,3)

Answer 1

试试这个：

sum(l, start=Vec3(0,0,0))

或者，有了numpy，这个：

numpy.sum(l, axis=0)

速度取决于矢量加法的实现。您应该使用timeit来确定哪种方法最快。这看起来像这样：

python -m timeit "import numpy; foo = [[1,1,1],[1,1,1]]" "numpy.sum(foo, axis=0)"
10000 loops, best of 3: 46.5 usec per loop

您传递的第一个字符串是setup语句 - 这不会包含在时间中。您传递的第二个字符串是您实际想要的时间代码。我对pandac一无所知，但有时使用Cython可以加速数字运算循环。

numpy：点数总和

1 个答案: