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?