自無限時間運行代碼

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以下是我的代碼。自無限時間（幾乎一天）開始運行。我無法弄清楚是因爲有很多循環還是因爲有無止境的循環。以下是我的代碼：自無限時間運行代碼

mat1 = np.zeros((1024,1024,360),dtype=np.int32) 

k = 498 
gamma = 0.00774267 
R = 0.37 
g = np.zeros(1024) 
g[0:512] = np.linspace(0,1,512) 
g[513:] = np.linspace(1,0,511) 
pf = np.zeros((1024,1024,360)) 
pf1 = np.zeros((1024,1024,360)) 

for b in range(0,1023) : 
    for beta in range(0,359) : 
    for a in range(0,1023) : 
     pf[a,b,beta] = (R/(((R**2)+(a**2)+(b**2))**0.5))*mat[a,b,beta] 
    pf1[:,b,beta] = np.convolve(pf[:,b,beta],g,'same') 

for x in range(0,1023) : 
    for y in range(0,1023) : 
    for z in range(0,359) : 
     for beta in range(0,359) : 
      a = R*((-x*0.005)*(sin(beta)) + (y*0.005)*(cos(beta)))/(R+(x*0.005)*(cos(beta))+(y*0.005)*(sin(beta))) 
      b = z*R/(R+(x*0.005)*(cos(beta))+(y*0.005)*(sin(beta))) 
      U = R+(x*0.005)*(cos(beta))+(y*0.005)*(sin(beta)) 
      l = math.trunc(a) 
      m = math.trunc(b) 
      if (0<=l<1024 and 0<=m<1024) : 
       mat1[x,y,z] = mat[x,y,z] + (R**2/U**2)**pf1[l,m,beta] 

import matplotlib.pyplot as plt 
from skimage.transform import iradon 
import matplotlib.cm as cm 
from PIL import Image 
I8 = (((mat1 - mat1.min())/(mat1.max() - mat1.min())) * 255.9).astype(np.uint8) 
img = Image.fromarray(I8) 
img.save("M4.png") 
im = Image.open("M4.png") 
im.show()

來源

2015-11-03 Prakriti Kumari

歡迎來到暫停問題。也許你可以添加一些日誌記錄並確定程序在哪裏花費時間。 – jgritty

如果在循環內添加日誌記錄（打印迭代器）以跟蹤正在進行的進程，會發生什麼情況？那將是我的第一步。 – 0x24a537r9

幾乎一天不是無限的。 –

您的代碼將在有限時間內運行。

但是，如果您在幾個打印語句中查看您在各種循環中的位置，您可以看到爲什麼它需要這麼長時間。例如，在for y in range(0, 1023):行之後，添加一條print(y)行，您會發現每次打印輸出之間大約需要1秒鐘，因此部分代碼大約需要1023 x 1023秒，即12天。您可能希望查看multiprocessing等模塊以並行化一些計算，但即使在32位核心計算機上，您的代碼仍需要大約半天才能運行。

有幾個小的優化你可以做，我不知道他們會幫助多少。例如，您可以在內部循環中計算每個值sin(beta)和cos(beta)，而不是每個值4次。您可以全局計算R**2一次，而不是每次在內部循環中計算。您可以較少計算x*0.005和y*0.005，以及a和l。您可以拆分條件涉及l和m，並將l有條件地移到z循環之上，因此有時可能會避免該循環。

此外，看起來很奇怪，你的beta範圍從0到359，然後計算它的sin和cos值。這些函數需要弧度參數，例如直角的正弦不是sin(90)而是sin(math.pi/2)。

來源

2015-11-03 08:11:56

自無限時間運行代碼

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