加快/向量化Python中的嵌套循环

Question

我已经实现了Python脚本，并且需要使用4个嵌套循环。 我已经意识到这会使解决方案非常缓慢。 我还注意到，Matlab中的类似循环比Python中的循环要快得多。

1）为什么Matlab中的相同循环比Python中的循环更快？

2）如何改善我的Python代码（例如矢量化）？ 我已经尝试过itertools的功能（组合，产品），但是它们并不能使计算更快。

我创建了一类点-每个点都有坐标和速度，并计算它们与其他量之间的距离

N = 1000
for i in range(0,N-1):
    for i2 in range(0,10):
        if p[i].id[i2] == 1:    # check if point is active
            ri = p[i].r[i2]
            vi = p[i].v
        else:
            pass

        for j in range(i+1,N):
            for j2 in range(0,10):
                if p[j].id[j2] == 1:
                    rj = p[j].r[j2]
                    vj = p[j].v
                else:
                    pass

#            and the rest of my function

有人能帮我吗？

非常感谢！

Answer 1

关于Python vs Matlab的性能，我建议查看http://wiki.scipy.org/PerformancePython 。 显然，速度与需要解决的问题有关，但我想对于纯粹的数学/物理计算和仿真，Matlab将占上风（当然，是为这些目的而设计的）。

对于您的代码，Python确实提供了多种工具来提高性能，例如使用生成器，或者对于数学应用，使用Numpy（在C语言中支持）ndarrays。 如果您对高性能python持认真态度，则可能还需要查看PyPy或Cython。

我还记得读过某处的内容（如果找到链接，将会更新），仅通过使用函数调用和python类，由于字节码可以更有效地解释，因此代码执行速度大大提高。

我还向您指出此回复的方向https://stackoverflow.com/a/16752469/9889462，作为使用生成器加速代码的入门者。 希望这可以帮助