Question

我有一个问题，我使用一个名为MCNP的计算机程序来计算粒子通量的方形几何中的能量沉积。方形几何体被分解为网格，网格的长度，宽度和高度均为50立方米。将数据放入文本文件中，该文本文件显示每个网格在笛卡尔坐标（x，y和z位置）的质心位置以及在该x，y，z坐标处的能量沉积。然后使用Python脚本提取数据。我有一个脚本，允许我在z平面上切片，并在该平面上绘制能量沉积的热图，并且脚本有效，但我不认为它是非常有效的，我正在寻找矢量化过程的解决方案。

代码读取X，Y和Z坐标作为三个独立的1-D numpy阵列，并且还在该坐标处读取能量沉积作为1-D numpy阵列。为了这个描述，让我们假设我想在零坐标的Z坐标处取一个切片，但是没有一个网格质心在z坐标为0，那么我必须（并且做）循环通过所有的数据点在Z坐标数组中，直到找到一个大于零的数据（数组索引i），其中前导数组索引（i-1）小于零。然后，它需要使用Z空间中的那些阵列点以及切片位置（在这种情况下为0）和那些阵列索引处的能量沉积并且内插以在切片的该z位置处找到正确的能量沉积。由于X和Y阵列不受影响，现在我有X，Y坐标，可以绘制特定X，Y位置的热图和切片位置的能量沉积。代码还需要确定切片位置是否已经在数据集中，在这种情况下不需要插值。我的代码有效，但我看不到如何使用内置的scipy插值方案，而是编写了一个函数来进行插值。在这种情况下，必须使用for循环进行迭代，直到找到z位置在切片位置上方和下方的位置（在此实例中z = 0）。我在这篇文章中附加了我的示例代码，并且正在寻求帮助以更好地矢量化此代码片段（如果它可以更好地矢量化）并希望在此过程中学习一些东西。

# - This transforms the read in data from a list to a numpy array
#   where Magnitude represents the energy deposition
XArray = np.array(XArray); YArray = np.array(YArray)
ZArray = np.array(ZArray); Magnitude = np.array(Magnitude)

#==============================================================
# - This section creates planar data for a 2-D plot

# Interpolation function for determining 2-D slice of 3-D data
def Interpolate(X1,X2,Y1,Y2,X3):
    Slope = (Y2-Y1)/(X2-X1)
    Y3 = (X3-X1)*Slope
    Y3 = Y3 + Y1
    return Y3

# This represents the location on the Z-axis where a slice is taken
Slice_Location = 0.0

XVal = []; YVal = []; ZVal = []
Tally = []; Error = []
counter = 1.0
length = len(XArray)-1
for numbers in range(length):
 #   - If data falls on the selected plane location then use existing data
    if ZArray[counter] == Slice_Location:       
        XVal.append(XArray[counter])
        YVal.append(YArray[counter])
        ZVal.append(ZArray[counter])
        Tally.append(float(Magnitude[counter]))

# - If existing data does not exist on selected plane then interpolate
    if ZArray[counter-1] < Slice_Location and ZArray[counter] > Slice_Location:
        XVal.append(XArray[counter])
        YVal.append(YArray[counter])
        ZVal.append(Slice_Location)
        Value = Interpolate(ZArray[counter-1],ZArray[counter],Magnitude[counter-1], \
                           Magnitude[counter],Slice_Location)
        Tally.append(float(Value))
    counter = counter + 1

XVal = np.array(XVal); YVal = np.array(YVal); ZVal = np.array(ZVal)
Tally = np.array(Tally);

如何对需要插入特定数据点的python代码进行矢量化

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