如何讓我的python集成更快？

嗨，我想集成一個功能從0到幾個不同的上限（約1000）。我已經寫了一段代碼來使用for循環並將每個值附加到一個空數組。但是我意識到我可以通過做更小的積分來使代碼更快，然後將以前的積分結果添加到剛剛計算的結果中。所以我會做相同數量的積分，但超過一個較小的區間，然後只需加上前面的積分即可得到從0到該上限的積分。繼承人我的代碼在這一刻：如何讓我的python集成更快？

import numpy as np        #importing all relevant modules and functions 
from scipy.integrate import quad 
import pylab as plt 
import datetime 
t0=datetime.datetime.now()      #initial time 
num=np.linspace(0,10,num=1000)     #setting up array of values for t 
Lt=np.array([])         #empty array that values for L(t) are appended to 
def L(t):          #defining function for L 
    return np.cos(2*np.pi*t) 
for g in num:         #setting up for loop to do integrals for L at the different values for t 
    Lval,x=quad(L,0,g)       #using the quad function to get the values for L. quad takes the function, where to start the integral from, where to end the integration 
    Lv=np.append(Lv,[Lval])      #appending the different values for L at different values for t

我需要做什麼更改優化技術我建議？

來源

2013-12-10 blablabla

不應該叫Lv嗎？否則，在調用append方法之前，Lv不會被初始化。 – Moustache

基本上，我們需要跟蹤以前的值Lval和g。 0對於兩者來說都是一個很好的初始值，因爲我們想從第一個積分加0開始，而0是間隔的開始。你可以用這個替換你的for循環：

last, lastG = 0, 0 
for g in num: 
    Lval,x = quad(L, lastG, g) 
    last, lastG = last + Lval, g 
    Lv=np.append(Lv,[last])

在我的測試中，這顯然更快。

由於@askewchan在評論中指出，這是更快：

Lv = [] 
last, lastG = 0, 0 
for g in num: 
    Lval,x = quad(L, lastG, g) 
    last, lastG = last + Lval, g 
    Lv.append(last) 
Lv = np.array(Lv)

來源

2013-12-10 02:13:50

不錯的技巧，超過*明顯*更快：P順便說一句，你可以從'Lv = []'開始，並在循環結尾'Lv.append（last ）'，在循環'Lv = np.array（Lv）'之後。 – askewchan

「Lv1」未初始化。 –

@WarrenWeckesser：糟糕，'Lv1'應該是'Lv'。我編輯了答案。 –

使用此功能：

scipy.integrate.cumtrapz

我能夠減少時間低於機器精度（非常小）。

該功能完全符合您所要求的高效方式。見文檔的更多信息：https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.integrate.cumtrapz.html

下面的代碼，它首先再現您的版本，然後我的：

# Module Declarations 
import numpy as np        
from scipy.integrate import quad 
from scipy.integrate import cumtrapz 
import time 

# Initialise Time Array      
num=np.linspace(0,10,num=1000) 

# Your Method  
t0 = time.time()     
Lv=np.array([])         
def L(t):          
    return np.cos(2*np.pi*t) 
for g in num:         
    Lval,x=quad(L,0,g)       
    Lv=np.append(Lv,[Lval]) 
t1 = time.time() 
print(t1-t0) 

# My Method 
t2 = time.time() 
functionValues = L(num) 
Lv_Version2 = cumtrapz(functionValues, num, initial=0) 
t3 = time.time() 
print(t3-t2)

一貫地產生：

T1-T0 = O（0.1）秒

t3-t2 = 0秒

來源

2017-08-16 11:32:23 Moustache

如何讓我的python集成更快？

回答

相關問題