其他编程语言中的Python循环传输

我还有一个关于大循环的问题

假设我有一个函数

限制

def limits(a,b):
  *evaluate integral with upper and lower limits a and b*
  return float result

A和B是存储我的值A和B的简单np.Array。现在我想计算积分300000^2/2次，因为A和B的长度各为300000，积分是对称的

在Python中，我尝试了几种方法，比如

itertools.combines\u with_replacement

来创建A和B的组合，然后将它们放入整数中，但这需要大量时间，而且内存完全超载。 有没有办法，比如用另一种语言传输循环，来加快速度

我想运行循环

for i in range(len(A)):
  for j in range(len(B)):
    np.histogram(limits(A[i],B[j]))

我认为对

限制的返回进行historogramming是可取的，这样就不会存储额外的方正增长的数组

从我所读到的内容来看，python并不是这个迭代ansatzes的最佳选择

因此，在Python中用另一种语言计算这个循环是否合理，如果是，如何进行。我知道有很多方法可以传输代码，但到目前为止我还没有这样做过

谢谢你的帮助
 如果您担心内存占用，只需在for循环中存储结果即可

num_bins = 100
bin_upper_limits = np.linspace(-456, 456, num=num_bins-1)
# (last bin has no upper limit, it goes from 456 to infinity)
bin_count = np.zeros(num_bins)
for a in A:
    for b in B:
        if b<a:
             # you said the integral is symmetric, so we can skip these, right?
             continue
        new_result = limits(a,b)
        which_bin = np.digitize([new_result], bin_upper_limits)
        bin_count[which_bin] += 1

num\u bins=100
bin\u上限=np.linspace（-456456，num=num\u bin-1）
#（最后一个箱子没有上限，它从456到无穷大）
箱数=np.0（箱数）
对于a中的a：
对于b中的b：
如果b0、0-->1、1-->1、1-->2、0-->2等诸如此类，那么您正在一次又一次地做同样的工作。如果已积分0-->1和1-->2，则可以将这两个结果相加，得到积分0-->2。你不必使用一个奇特的积分算法，你只需要加上两个你已经知道的数字

因此，在我看来，您可以计算所有最小范围（0-->1，1-->2，2-->3）中的积分，将结果存储在数组中，然后添加结果的子集以获得所需范围内的积分。如果您想让这个程序在几分钟内而不是4小时内运行，我建议您按照这些思路考虑另一种算法

（如果我误解了您试图解决的问题，很抱歉。）
itertools。组合和朋友生成迭代器。通常，您直接在这些对象上循环，而不尝试在内存中扩展它们（例如，通过将它们转换为列表）；随机访问不需要所有中间结果，是吗？300k^2/2=450亿。仅仅把它移植到另一种语言并不能解决这个问题，你甚至需要强大的硬件和巧妙的优化才能开始。@MartijnPieters，不，我不需要中间结果，只需要最终的（历史程序设计的）结果。delnan，C语言中有一段代码总共在4小时内完成了这项工作。我希望同样高效。@madzone：那么不要将迭代器的结果具体化到列表中；只需在其上循环，并将每个结果用作中介，在循环迭代结束时再次丢弃它。@MartijnPieters，我可以问你一个简短的片段吗？谢谢你的回答。我使用
np.histogram
直接对我的输出进行柱状图分析，类似于您的建议。不过，我认为这个循环导致了这个问题，而不是我正在处理的简单函数。从一个月以来，我一直在努力提高这一点，但在Python中失败了。有没有一种方法可以像MPI for
C
那样并行化，或者用另一种语言计算jsut循环？