我正在尝试提高从MATLAB到Python的一些代码的性能,并发现使用嵌套的for循环如下: arr1 = np.zeros((NN, MM))
for i in range(NN):由于我将在大型数据集上使用此代码,这可能会不必要地浪费数小时的计算时间。 有没有办法使用矢量化/广播来达到同样的效果?
有没有更快的方法来填充2dnumpy数组,使用这里看到的相同算法(使用相同的输入参数,特别是i/pnoise3 j/scale)?,我能够在我的程序中的其他地方去掉这个嵌套的for循环,并惊讶于它的效率要高得多。我想过做一些像self.world[self.world is not None] = noise.pnoise3(