Optymalizacja obliczania odległości Pythona przy uwzględnieniu okresowych warunków brzegowych
Napisałem skrypt Pythona, aby obliczyć odległość między dwoma punktami w przestrzeni 3D, uwzględniając okresowe warunki brzegowe. Problem polega na tym, że muszę wykonać te obliczenia dla wielu, wielu punktów, a obliczenia są dość powolne. Oto moja funkcja.
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
Następnie wywołuję funkcję w ten sposób
for i, coord2 in enumerate(coordlist):
if (PBCdist(coord1,coord2,UC) < radius):
do something with i
Ostatnio przeczytałem, że mogę znacznie zwiększyć wydajność, używając rozumienia listy. Poniższe działa w przypadku bez PBC, ale nie w przypadku 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
Czy jest jakiś sposób na zrobienie odpowiednika tego w przypadku PBC? Czy istnieje alternatywa, która mogłaby działać lepiej?