Python 将大量星系分成一定半径的球体

我有很多星系。我需要将这些星系分成半径为N的球体，计算每个球体中星系的平均数量，并绘制一张半径为N的图表

这些星系以赤经、赤纬和红移的径向坐标存储在.fits文件中。我正在使用pyFITS和astropy将星系坐标转换为地球在0,0,0的笛卡尔坐标，然后将坐标存储在一个numpy数组中，其结构为：x，y，z，x1，y1，z1，等等

为了将星系分成半径为N的球体，我从阵列中随机选择一个星系，然后在阵列中迭代计算随机选择的星系与当前星系之间的距离。如果距离小于或等于半径，则将其添加到球体中。重复次数与需要计算的气泡数相同

我目前的方法非常慢。我对numpy不熟悉，我一直在思考问题，我真的看不到比遍历所有星系更好的方法

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有没有一种方法可以更快地实现这一点？我现在正在将它们转换为一个普通的python列表？这就是我现在正在做的。

首先，通常最好在问题所在的地方发布代码示例，例如选择要保留的半径的部分，而不是整个脚本的链接：

第二，numpy数组对于科学编程非常有用！它们允许您轻松地存储数据并对该数据执行矩阵操作，而无需遍历本机Python列表。如果你了解MATLAB，它们基本上允许你做和MATLAB的数组一样的事情。有关更多信息，请参阅。熊猫数据帧也很好使用

在你的代码上。在read_data函数的末尾，您可以组合一些坐标语句，可能不需要添加tolist，因为它是一个更快、占用更少内存的numpy.array，请参见上面的链接

在get_bubbles函数中，我认为不需要复制数据。副本也会占用内存。我在这里看到的最大问题是在循环中使用变量I两次。这很糟糕，因为我在第二个循环中被替换了。比如说,

for i in [1, 2, 3, 4]:

for i in np.array([5, 6, 7, 8]):
    print(i)

打印5、6、7、8四次。这也很糟糕，因为我们无法判断我做了什么，没有评论也无济于事。用另一个变量替换第二个循环中的i变量，如j

这里有两个选项可以更快地创建列表：列表理解和初始化numpy.array。您可以阅读有关列表理解的内容。初始化numpy.array的示例如下

最后，您可以为半径创建一个单独的数组，并研究如何使用来选择与您的条件匹配的半径索引

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这真是太多了，希望能有所帮助。

哇，这是一些详细的帮助。谢谢

new_data = np.zeros(len(data))

for i in range(len(data)):
     new_data[i] = data[i]