有什么辦法可以用更高效的python替換for循環

Question

我下面的代碼檢查周圍像素到python中我對象的像素。

self.surr = [None, None, None, None, None, None, None, None]

for i in range(9):
#for x in range(-1, 2):
    #for y in range(-1, 2):
        if i != 5:
            x = i % 3 - 2
            y = int((i % 3) / 3) - 1

        if x == 0 and y == 0:
            pass
        else:
            PAI = allPixels[(self.x + x) % width][(self.y + y) % height] if allPixels[(self.x + x) % width][(self.y + y) % height] != None else None

        self.surr[(y * 3) + x] = (PAI)

return self.surr

這將返回一個長度為8的列表，其中包含一個Pixel對象或None 。 allPixels是一個2D數組，也可以保存一個Pixel對象或None 。 我嘗試過然后注釋掉嵌套循環，但是它們運行的​​速度比我當前使用的方法慢一點。 但是，這仍然太慢了，好像屏幕上有3000個像素，這是最后屏幕上總像素的下限，算一算，每一幀都有很多。

如何使用NumPy或其他方法使運行速度更快？

如果您想查看整個代碼，可以在這里找到： https : //pastebin.com/EuutUVjS

感謝你給與我的幫助！

Answer 1

本質上，您正在做的事情需要循環-但是如果您可以將循環移動到numpy中，通常會快5到20倍。

對於您而言，您要嘗試的是將每個像素與其相鄰像素進行比較。 作為陣列范圍的操作，您該怎么做？ 簡單：將數組與移了1的同一數組進行比較。

這是一個更簡單的示例：

>>> a = np.array([1,2,4,8,16])
>>> for i in range(1, len(a)):
...     print(a[i] - a[i-1], end=' ')
1 2 4 8
>>> print(a[1:] - a[:-1])
[1 2 4 8]

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因此，對於2D數組，它只是：

north = a[:-1]
ne = a[:-1,1:]
east = a[:,1:]
se = a[1:,1:]
south = a[1:]
sw = a[1:,:-1]
west = a[:,:-1]
nw = a[:-1,:-1]

請注意，這並沒有浪費大量時間，也沒有在內存中建立額外的8個數組。 它只是在同一內存上創建8個視圖。

有關在康威生活游戲模擬中使用這些移位陣列的示例，請參見compsci上的答案 。

如果要以不同的方式處理邊界，則可能需要“零擴展”數組，但這是您可能會遇到的唯一復雜性。

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但是，如果在其中存儲Python對象，那么從numpy中獲得多少收益是有限制的。 通常，您要存儲數字數組。

我不知道您的Pixel對象中包含什么，但是我們假裝它們只是顏色值，就像三個浮點數一樣。 在這種情況下，您可以使用具有三個浮點數的結構化dtype的2D數組，也可以僅使用3D數組（逐列，逐個rgb），使用NaN值代替None 。

如果這樣做，陣列范圍的操作可以以接近機器的本機速度進行操作，包括使用SIMD操作進行數據並行化。 如果您不這樣做，則僅以自然速度進行循環； 循環中的算法仍然和非Numpy Python一樣慢。