如何提高Python中以下代码的性能？

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s数组中定位dE[i,j]的值，并将相应的值(n[j]+1)*I[i,j]到该位置。 反正有避免for循环吗？

Answer 1

从技术上讲for i, j in it.product(range(N), range(M)): do_something()您可以for i, j in it.product(range(N), range(M)): do_something()使用for i, j in it.product(range(N), range(M)): do_something() ，但是老实说，瓶颈在于argmin和循环的时间复杂度：您处在缓慢的领域由于您的算法设计。 如果可能的话，请考虑寻找重构的方法，或者，如果性能过高且没有重构的方法，请使用C编写扩展。

如果性能不是瓶颈，YAGNI：您将不需要它。 过早的优化是万恶之源。