Python 如何在使用append（）时避免for循环

首先，我为自己是python和numpy的绝对初学者而道歉。请原谅我的无知

我有一个4D的压力测量立方体，其中的尺寸是（样本数量、时间、y轴、x轴），这意味着，对于每个样本，我有一个时空剖面的3D立方体。我需要收集这个3D立方体的压力读数（时间、y轴、x轴），并仅在坐标满足特定条件的情况下，将其存储到每个样本的数组中。在改变特定条件后，此数组的大小也会发生变化。因此，我必须使用append（）来构建这个数组。但是，由于对于1000个示例，我必须使用for循环搜索每个示例的数百万个坐标，因此我编写的代码效率很低，运行时间很长（超过几个小时）。你能帮我写得更有效率吗

下面是我试图解决这个问题的代码。它工作得很好，给出了预期的结果，但速度非常慢

import numpy as np

# Number of sample points in x,y and t-axis
Nx = 101
Ny = 101
Nt = 100
n_train = 1000
target_array = []

for i_train in range (n_train):
    for k in range (Nt):
        for j in range (Ny):
            for i in range (Nx):
                if np.round(np.sqrt((i-np.round(Nx/2))**2+(j-np.round(Ny/2))**2)) == 2*k:
                    target_array.append(Pressure[i_train,k,j,i])

---

由于条件涉及索引，而不是4D数组的值，因此可以使用

这里

pp

是您的4D阵列：

iv, jv, kv = np.meshgrid(np.arange(pp.shape[3]), np.arange(pp.shape[2]), np.arange(pp.shape[1]))
selecting = np.round(np.sqrt((iv - np.round(pp.shape[3]/2))**2 + (jv - np.round(pp.shape[2]/2))**2)) == 2*kv
target = pp[:,selecting]

如果我正确理解了4D阵列的组织方式：

• 由

  meshgrid

  创建的数组保存索引，以选择三维x、y、t上的

  pp

  元素

• 选择

  是通过复制方程式创建的布尔数组，用于检查哪些坐标满足条件

• target

  是对

  pp

  的选择，在0轴上取满足其他3轴条件的所有元素（即

  选择

  为真）

---

请注意，

target

是一个2D数组，若要使用1D数组，请使用

target.flatte（）

它是如何工作的？您覆盖了外部循环中的目标数组，因此最后它将只包含与

i\u train=999

对应的值。非常抱歉，我从文件中复制代码时出错。我已经改正了。非常感谢您指出这一点。首先，您可以尝试在（内部）循环之外提取所有可能的（例如，

np.round（Nx/2）

）操作。这将使您在时间上得到一些改进，但最大因数为10。然后您可以使用矢量化操作（np特定）将时间减少到秒（可能）。非常感谢您的建议。很抱歉我的无知，但请您详细解释一下这句话：“那么您可以使用矢量化操作（np特定）将时间缩短到秒（可能）”？@CristiFati的意思是您应该尝试使用numpy阵列的内置功能来执行矢量化操作，而不是依赖Python的for循环，后者的性能非常差。我会试着为你草拟一个解决方案。