Python Iterationsschleife wird langsamer, da es

Question

weiterhin Ich habe eine for-Schleife wie

for tot in range(0,100000): 

auf den ersten Iterationen es recht schnell, aber da es in Richtung auf die Mitte erreicht es wird extrem langsam. Ich habe nicht solche Codezeilen, die Sie sagen, dass etw akkumiert wird und groß wird, so dass die Berechnung länger dauert.

Es bleibt immer gleich wie die erste Iteration, wird aber langsamer verarbeitet.

Ist es, weil jedes Mal, wenn tot vom Anfang des "Bereichs" an die richtige Iteration gelangt, und da iterative Methode fortfährt, es länger dauert, bis zur Mitte des "Bereichs" zu gelangen?

Ich habe keine Ahnung, warum das passiert !!!

Looping Beispielcode:

for tot in range(0,nt): 
    for k in range(0,nx): 
     if k!=0 and k!=nx-1: 
      for i in range(1,nz-1): 
       phai0[i,k]=(1.0/dz**2)*(w0[i+1,k]-2.0*w0[i,k]+w0[i-1,k])+(1.0/dx**2)*(w0[i,k+1]-2.0*w0[i,k]+w0[i,k-1]) 
       phai1[i,k]=(1.0/dz**2)*(w1[i+1,k]-2.0*w1[i,k]+w1[i-1,k])+(1.0/dx**2)*(w1[i,k+1]-2.0*w1[i,k]+w1[i,k-1]) 
       phai2[i,k]=(2.0-Ncoef**2*dt**2)*phai1[i,k]-phai0[i,k]+1.0*(Ncoef**2)*(dt**2*1.0/dz**2)*(w1[i+1,k]-2*w1[i,k]+w1[i-1,k]) 

     if k==0: 
      for i in range(1,nz-1): 
       phai0[i,k]=(1.0/dz**2)*(w0[i+1,k]-2.0*w0[i,k]+w0[i-1,k])+(1.0/dx**2)*(w0[i,k+1]-2.0*w0[i,k]+w0[i,k-2]) 
       phai1[i,k]=(1.0/dz**2)*(w1[i+1,k]-2.0*w1[i,k]+w1[i-1,k])+(1.0/dx**2)*(w1[i,k+1]-2.0*w1[i,k]+w1[i,k-2]) 
       phai2[i,k]=(2.0-Ncoef**2*dt**2)*phai1[i,k]-phai0[i,k]+1.0*(Ncoef**2)*(dt**2*1.0/dz**2)*(w1[i+1,k]-2*w1[i,k]+w1[i-1,k]) 

     if k==nx-1: 
      for i in range(1,nz-1): 
       phai0[i,k]=(1.0/dz**2)*(w0[i+1,k]-2.0*w0[i,k]+w0[i-1,k])+(1.0/dx**2)*(w0[i,1]-2.0*w0[i,k]+w0[i,k-1]) 
       phai1[i,k]=(1.0/dz**2)*(w1[i+1,k]-2.0*w1[i,k]+w1[i-1,k])+(1.0/dx**2)*(w1[i,1]-2.0*w1[i,k]+w1[i,k-1]) 
       phai2[i,k]=(2.0-Ncoef**2*dt**2)*phai1[i,k]-phai0[i,k]+1.0*(Ncoef**2)*(dt**2*1.0/dz**2)*(w1[i+1,k]-2*w1[i,k]+w1[i-1,k]) 

    for N in range(0,N_inner_iteration): 
     sum_max=0 
     for k in range(0,nx): 
      if k!=0 and k!=nx-1: 
       for i in range(1,nz): 
        if i!=nz-1: 
         w21[i,k]=0.5*(dz**2)*(w20[i,k+1]+w20[i,k-1])/(dx**2+dz**2)+0.5*(dx**2)*(w20[i+1,k]+w20[i-1,k])/(dx**2+dz**2)-(0.5/(dx**2+dz**2))*(dx**2*dz**2)*phai2[i,k] 
        if i==nz-1: 
         w21[i,k]=1/(1+(p(k*dx,1)/(dx*p(k*dx,2)))+((2/p(k*dx,2)*(p(k*dx,1))**2-p(k*dx,0))/dz)+(p(k*dx,1)/dx/dz))*(((p(k*dx,1)/(dx*p(k*dx,2)))+(p(k*dx,1)/dx/dz))*w0[i,k-1]+(((2/p(k*dx,2)*(p(k*dx,1))**2-p(k*dx,0))/dz)+(p(k*dx,1)/dx/dz))*w0[i-1,k]-((p(k*dx,1)/dx/dz))*w0[i-1,k-1]) 

        sum_max=sum_max+abs(w21[i,k]-w20[i,k]) 
       # w20[i,k]=w21[i,k] 

      if k==0: 
       for i in range(1,nz): 
        if i!=nz-1: 
         w21[i,k]=0.5*(dz**2)*(w20[i,1]+w20[i,k-2])/(dx**2+dz**2)+0.5*(dx**2)*(w20[i+1,k]+w20[i-1,k])/(dx**2+dz**2)-(0.5/(dx**2+dz**2))*(dx**2*dz**2)*phai2[i,k] 
        if i==nz-1: 
         k=0.00000001 
         w21[i,k]=1/(1+(p(k*dx,1)/(dx*p(k*dx,2)))+((2/p(k*dx,2)*(p(k*dx,1))**2-p(k*dx,0))/dz)+(p(k*dx,1)/dx/dz))*(((p(k*dx,1)/(dx*p(k*dx,2)))+(p(k*dx,1)/dx/dz))*w0[i,k-2]+(((2/p(k*dx,2)*(p(k*dx,1))**2-p(k*dx,0))/dz)+(p(k*dx,1)/dx/dz))*w0[i-1,k]-((p(k*dx,1)/dx/dz))*w0[i-1,k-2]) 

        sum_max=sum_max+abs(w21[i,k]-w20[i,k]) 

      if k==nx-1: 
       for i in range(1,nz): 
        # w21[i,k]=w21[i,0] 
        # w20[i,k]=w21[i,k] 
        if i!=nz-1: 
         w21[i,k]=0.5*(dz**2)*(w20[i,1]+w20[i,k-1])/(dx**2+dz**2)+0.5*(dx**2)*(w20[i+1,k]+w20[i-1,k])/(dx**2+dz**2)-(0.5/(dx**2+dz**2))*(dx**2*dz**2)*phai2[i,k] 
        if i==nz-1: 
         w21[i,k]=1/(1+(p(k*dx,1)/(dx*p(k*dx,2)))+((2/p(k*dx,2)*(p(k*dx,1))**2-p(k*dx,0))/dz)+(p(k*dx,1)/dx/dz))*(((p(k*dx,1)/(dx*p(k*dx,2)))+(p(k*dx,1)/dx/dz))*w0[i,k-1]+(((2/p(k*dx,2)*(p(k*dx,1))**2-p(k*dx,0))/dz)+(p(k*dx,1)/dx/dz))*w0[i-1,k]-((p(k*dx,1)/dx/dz))*w0[i-1,k-1]) 

        sum_max=sum_max+abs(w21[i,k]-w20[i,k]) 
        # w20[i,k]=w21[i,k] 

     w20[:]=w21[:] 

     if (1.0/(nx*nz))*sum_max<0.0000001: 
      break 

    print (1.0/(nx*nz))*sum_max, "N=",N 
    w0[:]=w1[:] 
    w1[:]=w20[:] 
    w_final[:,:,tot]=w1[:] 

    for ordstep in range(1,num_of_orders+1): 
     integ_sum2=0 
     for zstep in range (0,nz): 
      for xstep in range (0,nx): 
       integ_sum2=integ_sum2+w1[zstep,xstep]*np.sin(ordstep*(k_z*1.0/m)*zstep*dz)*np.sin(ordstep*(k_x*1.0/n)*xstep*dx-omega*tot*dt)*dx*dz 
     Amp[ordstep-1,tot]=4.0/(l*h)*integ_sum2/Ampref 

    if tot%1==0: 
     Ampsave=np.reshape(Amp[:,tot],(1,5)) 
     with open('test.csv', 'a') as file: 
      np.savetxt(file,np.array(Ampsave)) 
    # np.save(outfile,Amp) 
    oldcol = wframe 
    wframe = ax.plot_surface(X, Z, w1, rstride=2, cstride=2) 
    if oldcol is not None: 
     ax.collections.remove(oldcol) 
    plt.pause(.001) 
    ax.set_xlabel('(X)') 
    ax.set_ylabel('(Z)') 
    ax.set_zlabel('$ W_{Numerical} $') 
    plt.figure('Amplitude Evolution') 
    plt.axis([0, 40000, -2, 2]) 
    plt.scatter(tot, Amp[0,tot]) 
    plt.scatter(tot, Amp[1,tot]) 
    print Amp[0,tot] 
    plt.draw() 
    plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1), loc=1, borderaxespad=0.) 
    plt.title('Amplitude Evolution') 
    plt.xlabel('Time[s]',fontsize=25) 
    plt.ylabel('Amplitude',fontsize=25) 
    plt.savefig("res.png", transparent = True, pad_inches=0) 
    plt.show() 

Ich habe mich verändert auch alle Bereich xrange und vermieden np verwenden. innerhalb der Loops, indem Sie sie vordefinieren.

Answer 1

Verwenden Sie Python2.7 oder Python3.x?

Wenn Sie python2.7 verwenden Sie xrange Generator wählen sollten:

for tot in xrange(0,100000): print tot 

Es wird schneller für Sequenzen groß als diese. :-)