Question

（python 2）

我的for循环是这个

vx2=[]
vy2=[]
vz2=[]

for xn in range(0,npoints-2):
     vx11=vx1[xn]+.5*(fxxx_list[xn]+fxxx_list[xn+1])*dt
     vy11=vy1[xn]+.5*(fxxx_list[xn]+fxxx_list[xn+1])*dt
     vz11=vz1[xn]+.5*(fxxx_list[xn]+fxxx_list[xn+1])*dt 

     vx2.append(vx11)
     vy2.append(vy11)
     vz2.append(vz11) 
     print vx2, vy2, vz2

我的教授。告诉我可以通过仅对Numpy数组进行操作来替换for循环来加快此过程，但是我发现在同一Numpy函数中乘以非整数并进行相乘是无效的。是否有一种优雅的方式使用Numpy而不是for循环来编写此代码？

我已经尝试过：

#number of iterations
xn=n1[0:998]
array=np.array(xn)


vxn=vx1[0:998]
vyn=vy1[0:998]
vzn=vz1[0:998]


vvv=np.multiply((dt),(fxxx_list))
vx2=vxn+vvv
vy2=vyn+vvv
vz2=vzn+vvv

但是我无法使我的算法完全正确，并且正如您所看到的那样，它有点混乱，并且花费的时间与for循环一样长。

Answer 1

尝试一下：

fxxx_list = np.array(fxxx_list)
vx = np.array([vx1,vy1,vy2])

vx11, vy11, vz11 = vx + (fxxx_list[:-2] + fxxx_list[1:-1])/2  * dt

如果数组vx1，...的长度也为n_points，则应使用

vx = np.array([vx1,vy1,vy2])[:,:-2]

注意：我假设vx1，...的长度都相同

NumPy而不是for循环的乘法和加法功能

1 个答案: