Question

我试图找到一种方法，在循环中不使用if ... else条件，这样可以加速代码，任何想法？

for i in range(n):
    for j in range(n):
        if a1[i, j] == 0:
            b1[i, j] = 1
        else:
            b1[i, j] = a1 / np.sin(a1)
        if a2[i, j] == 0:
            b2[i, j] = 1
        else:
            b2[i, j] = a2 / np.sin(a2)

Answer 1

您正在计算sinc函数的倒数。所以你可以这样做：

b1 = 1.0 / np.sinc(a1/np.pi)
b2 = 1.0 / np.sinc(a2/np.pi)

numpy sinc函数是矢量化的，所以你不需要编写循环。

Answer 2

if()语句被认为是O(1)时间操作，但如果效率至关重要，那么错过的分支预测可能代价高昂（在这种情况下，在Python代码中运行for循环不是最好的）选择）。

除了可能遗漏的分支预测之外，正如@Keeler所提到的，渐近时间是O(n^2)。优化for循环中的代码可能有助于在Big-Oh表示法中使用一些常量因素，这在实践中证明是非常有成效的。

您可以做的优化是遵循@Warren的建议并使用sinc()

如何加速这个python代码（条件循环）？

2 个答案: