У меня есть 4-й массив скорости ветра (время, ht, x, y), из которого я пытаюсь рассчитать турбулентную кинетическую энергию. Чтобы сделать это, на каждом временном шаге и на каждой высоте я должен вычислить среднее значение трех компонентов ветра, вычесть это среднее значение из скорости в каждой точке сетки, вычислить TKE в каждой точке сетки и усреднить его при этом. рост. Это приводит к множеству циклов, как вы можете видеть в моем коде ниже. Я запустил его один раз, и он занял неделю, что не способствует быстрому анализу.
Мой вопрос: есть ли способ векторизовать процессы, происходящие в этих циклах, чтобы ускорить мой код? Я видел примеры по 1- и 2-му массивам, но ничего такого, что я пытаюсь сделать.
tkehgt = np.empty((289,39),np.float32)
for c in range(0,289,1):
print count
u_avg = np.empty((39),np.float32)
v_avg = np.empty((39),np.float32)
w_avg = np.empty((39),np.float32)
for d in range(hgt_final.shape[1]):
u_avg[d] = np.average(u[c,d,:,:])
v_avg[d] = np.average(v[c,d,:,:])
w_avg[d] = np.average(w[c,d,:,:])
for e in range(hgt_final.shape[1]):
tkegrid = np.empty((300,300),np.float32)
for f in range(hgt_final.shape[2]):
for g in range(hgt_final.shape[3]):
uprime = u[c,e,f,g] - u_avg[e]
vprime = v[c,e,f,g] - v_avg[e]
wprime = w[c,e,f,g] - w_avg[e]
tkegrid[f,g] = 0.5*(uprime**2+vprime**2+wprime**2)
tkehgt[count,e] = np.average(tkegrid[:,:])