Question

我有一个N体模拟脚本，可以处理数千个粒子。它输出粒子位置的最终2D投影，我希望在给定轴周围以不同的旋转角度多次运行，以便能够从不同的视角看到最终的2D结果。为此，我在开头添加了一些代码：

# Euler-Rodrigues formula definition for arbitrary 3D rotation
def rotation_matrix(axis,angle):
    axis = axis/math.sqrt(dot(axis,axis))
    a = math.cos(angle/2)
    b,c,d = -axis*math.sin(angle/2)
    return array([[a*a+b*b-c*c-d*d, 2*(b*c-a*d), 2*(b*d+a*c)],
                  [2*(b*c+a*d), a*a+c*c-b*b-d*d, 2*(c*d-a*b)],
                  [2*(b*d-a*c), 2*(c*d+a*b), a*a+d*d-b*b-c*c]])

然后：

# 3D rotation
angle = float(sys.argv[7])*math.pi/180.0
axis = array([0,0,1])
xAr,yAr,zAr=[],[],[]           #arrays for rotated particles
for xi,yi,zi in zip(xA,yA,zA): #cycle to rotate every particle
    ci = array([xi,yi,zi])
    cr = dot(rotation_matrix(axis,angle),ci)
    xAr.append(cr[0])
    yAr.append(cr[1])
    zAr.append(cr[2])
xA,yA,zA = array(xAr), array(yAr), array(zAr)

脚本的核心部分在此之后开始。总之，最初脚本执行此操作：

读取模型＆gt;运行模拟＆gt;输出2D投影

我现在添加了我的部分：

读取模型＆gt; 旋转3D中的每个粒子＆gt;运行模拟＆gt;输出2D投影

但我发现旋转过程花费了太多时间。在Python中是否有一种方法或不同的方法来加速这个？（如果它有帮助，我只希望最终的2D投影沿给定轴旋转）。

Answer 1

您需要对操作进行矢量化，即在整个粒子集上运行它而不是在它们上面循环。假设xA等是1-d数组，那就像：

particles = np.vstack([xA, xB, xC])
rot = rotation_matrix(axis, angle)
rotated = np.dot(rot, particles)
xA, yA, zA = rotated

这应该会给你几个数量级的加速。更一般地说，您在循环的每次迭代中构造相同的旋转矩阵。这太浪费了。

Answer 2

如何将旋转矩阵（轴，角度）放出紧密循环

如何加快Python中的旋转操作？

2 个答案: