大家下午好，我将原始数据放入numpy数组中，然后我想对数以10为底的对数数组执行“ if”运算，但是，这些numpy数组太大，因此它们需要一个很多时间来完成它们。
x = [ 20*math.log10(i) if i>0 and 20*math.log10(i)>=-60 else (-(120+20*math.log10(abs(i))) if i<0 and 20*math.log10(abs(i))>=-60 else -60) for i in a3 ]
在之前的代码中，我使用了从原始音频数据中抛出的一个channels数组“ a3”，并制作了另一个数组“ x”，其中包含一个数组，该数组的绘制范围为-120至0，在y边缘。此外，正如您所注意到的，我需要从numpy数组中分离出正的原始元素，而不是从numpy数组中分离出负的原始元素，并且还要将0s表示为-60，之后的操作为0。 enter image description here
此代码的问题是，正如我之前说的，大约需要10秒钟才能完成计算，而这仅适用于1个通道，并且我需要计算8个通道，因此我需要等待大约80个通道秒。
我想知道是否有一种更快的方法来执行此操作，此外，我发现了一种将numpy.log10应用于整个numpy数组的方法，它可以在不到两秒钟的时间内进行计算：
x = 20*numpy.log10(abs(a3))
但是我没有发现与使用ifs，条件或类似内容操纵该操作的首选项numpy.log10相关的任何信息。我确实需要确定负的和正的原始值以及0，然后将0显然转换为-60，使-60成为最小限制和参考点，就像我之前向您展示的代码一样。
注意：我已经尝试使用“ for”和“ while”之类的循环来完成此操作，但是它比实际方法花费更多的时间，例如每个14秒。
谢谢您的回应！
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通常，在发布问题时，最好的做法是包括一个小的工作示例。我知道您提供了一张数据图片，但是其他人很难使用，因此最好只提供一小部分数据。这很重要，因为解决方案通常取决于数据。例如，您的所有数据（我认为）在-1和1之间，因此对数始终为负。如果不是这种情况，那么您的解决方案可能无法正常工作。
如果i>0为负数，则无需检查abs是否适用，然后应用i。这正是应用abs首先要做的。
您已经注意到，我们还可以使用numpy向量化来避免列表理解。像np.sin(X)这样的事情通常比[ np.sin(x) for x in X]更快。
最后，如果您在numpy中执行类似X>0的操作，它将返回一个布尔数组，说明每个元素是否为>0。
请注意，编写列表理解的另一种方法是，首先采用20*math.log10(abs(i))并将所有值<-60替换为-60，然后在任何i<0处翻转数据约-60`。我们可以在向量化操作中做到这一点。
-120*(a3<0)+np.sign(a3)*np.maximum(20*np.log10(np.abs(a3)),-60)
由于a3<0和np.sign(a3)做类似的事情，这可能可以优化一点。也就是说，我很确定这比列表理解要快。