如何在Python中提高以下代码的性能？

Question

for i in range(N):
   for j in range(M):
      l2 = numpy.argmin(numpy.abs(s - dE[i,j]))
      A[l1,l2] = A[l1,l2] + (n[j]+1)*I[i,j]

基本上，它的作用是在dE[i,j]的数组中找到s的值，并向该位置添加相应的值(n[j]+1)*I[i,j]。反正有没有避免for循环？

Answer 1

你可以在技术上使用for i, j in it.product(range(N), range(M)): do_something()，但老实说，瓶颈是argmin和循环的时间复杂性：由于算法的设计，你处于缓慢的区域。如果可能的话，考虑寻找重构的方法，或者如果性能过高而无法重构，可以在C中编写扩展。

如果表现不是瓶颈，YAGNI：你不会需要它。过早优化是万恶之源。