针对Github拉请求的指数平滑（工作代码）的Python Numpy迭代改进

我在Github上加入了Statsmodel指数平滑，并想知道是否有一种改进此循环的好方法。到目前为止，我有工作代码，并希望解决的纠结。它处理指数平滑模型的变化

有没有一个好办法使这个循环更有效

   for i in range(ylen):
        s = sdata[i]
        b = bdata[i]
        #handles multiplicative seasons
        if season == 'multiplicative':
            if trend == 'multiplicative':
                sdata[i + 1] = alpha * (y[i + 2] / cdata[i]) + (1 - alpha) * s * (b**damp)
                bdata[i + 1] = gamma * (sdata[i + 1] / s) + (1 - gamma) * (b ** damp)
                cdata[i + cycle] = delta * (y[i + 2] / sdata[i + 1]) + (1 - delta) * cdata[i]
        #handles additive models
            else:
                sdata[i + 1] = alpha * (y[i + 2] / cdata[i]) + (1 - alpha) * (s + damp * b)
                bdata[i + 1] = gamma * (sdata[i + 1] - s) + (1 - gamma) * damp * b
                cdata[i + cycle] = delta * (y[i + 2] / sdata[i + 1]) + (1 - delta) * cdata[i]
        else:
            if trend == 'multiplicative':
                sdata[i + 1] = alpha * (y[i + 2] - cdata[i]) + (1 - alpha) * s * (b**damp)
                bdata[i + 1] = gamma * (sdata[i + 1] / s) + (1 - gamma) * (b ** damp)
                cdata[i + cycle] = delta * (y[i + 2] - sdata[i + 1]) + (1 - delta) * cdata[i]
            #handles additive models
            else:
                sdata[i + 1] = alpha * (y[i + 2] - cdata[i]) + (1 - alpha) * (s + damp * b)
                bdata[i + 1] = gamma * (sdata[i + 1] - s) + (1 - gamma) * damp * b
                cdata[i + cycle] = delta * (y[i + 2] - sdata[i + 1]) + (1 - delta) * cdata[i]

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如果您想测试完整的代码，我还发布了。请帮助提出改进建议。我已经编程只有几个月了，所以任何帮助都将不胜感激。代码的文档也在Github的pull请求中，有源代码。

首先，4种情况中的大多数代码都是相同的。实际上很难分辨出哪些部分是不同的。这是一个很难找到的错误的食谱。把相同的部分从条件句中去掉；if/else应仅处理实际更改的零件

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第二，你和NumPy一起工作。你根本不应该循环；您应该找到一种使用矢量化操作来执行任务的方法。显示了矢量化操作的一些基础知识。矢量化代码比使用显式循环的代码更短、效率更高。

我正在寻找一种矢量化方法来实现这一点，但我在堆栈上找到的最接近的东西表明问题无法解决，因为2个值的更新依赖于I项，请参见：