Оптимизация расчета расстояния Python с учетом периодических граничных условий

Я написал скрипт на Python для расчета расстояния между двумя точками в трехмерном пространстве с учетом периодических граничных условий. Проблема в том, что мне нужно сделать это вычисление для многих, многих точек, и вычисление довольно медленное. Вот моя функция.

def PBCdist(coord1,coord2,UC):
    dx = coord1[0] - coord2[0]
    if (abs(dx) > UC[0]*0.5):
       dx = UC[0] - dx
    dy = coord1[1] - coord2[1]
    if (abs(dy) > UC[1]*0.5):
       dy = UC[1] - dy
    dz = coord1[2] - coord2[2]
    if (abs(dz) > UC[2]*0.5):
       dz = UC[2] - dz
    dist = np.sqrt(dx**2 + dy**2 + dz**2)
    return dist

Затем я вызываю функцию так

for i, coord2 in enumerate(coordlist):
  if (PBCdist(coord1,coord2,UC) < radius):
      do something with i

Недавно я прочитал, что могу значительно повысить производительность, используя понимание списка. Следующее работает для случая без PBC, но не для случая PBC

coord_indices = [i for i, y in enumerate([np.sqrt(np.sum((coord2-coord1)**2)) for coord2 in coordlist]) if y < radius]
for i in coord_indices:
   do something

Есть ли какой-нибудь способ сделать эквивалент этого для дела PBC? Есть ли альтернатива, которая будет работать лучше?

Ответы на вопрос(4)

Ваш ответ на вопрос