是否有矢量解决方案来替换下面的循环？循环计算大约需要5分钟，而矢量化计算则需要几秒钟。
请注意，计算可以是任何内容（基于2个长度为31的列表）。
#ICEBAL is a PY file
from ICEBAL import get_EdF
这是下面的计算：
actls = [20.00,21.00,22.00,23.00,24.00,25.00,26.00,27.00,28.00,29.00,30.00,31.00,32.00,33.00,34.00,35.00,36.00,37.00,38.00,39.00,40.00,41.00,42.00,43.00,44.00,45.00,46.00,47.00,48.00,49.00,50.00]
preds = [19.00,20.00,21.00,22.00,23.00,24.00,25.00,26.00,27.00,28.00,29.00,30.00,31.00,32.00,33.00,34.00,35.00,36.00,37.00,38.00,39.00,40.00,41.00,42.00,43.00,44.00,45.00,46.00,47.00,48.00,49.00]
EdF = get_EdF(actls,preds)
我想将EdF计算应用于测试集。下面的循环有效，但运行速度太慢。
test['EdF'] = 0
for i in range(0,884):
test['EdF'].iloc[i] = get_EdF(np.squeeze(actuals[i:i+1]).tolist(),np.squeeze(predictionsneuralnet[i:i+1]).tolist()))
test是标准的Pandas数据集（有884行）。
print(np.array(actuals).shape)
print(np.array(predictionsneuralnet).shape)
两者的输出均为（884，31）。