перевел код Matlab на Python, но Python намного медленнее - PullRequest
Новая
       4

перевел код Matlab на Python, но Python намного медленнее

0 голосов
/ 29 июня 2018

Итак, я недавно начал использовать python и работаю над проектом расчета воздействия ветра. Я управлял своим кодом в matlab, и он работает очень быстро (это можно сделать за 3 минуты), но после того, как я перевел свой код на python, я получаю тот же результат, но для его выполнения требуется 3 часа. Мне действительно нужно проверить, что вызывает такую ​​огромную разницу ...

Итак, вот мой код на Python. Я могу выдать свой код Matlab, если кому-то понадобится. 

from netCDF4 import Dataset, num2date
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import interpolate
#import pylab as py
#input data
dem = Dataset('comparearea_fill.nc','r')
lon = np.array(dem.variables['lon'])
lat = np.array(dem.variables['lat'])
DEM = np.array(dem.variables['elevation'])
carea = Dataset('carea.nc','r')
u = np.array(carea.variables['u10'])
v = np.array(carea.variables['v10'])
mu = np.mean(u, axis=0)
mv = np.mean(v, axis=0)
x = np.linspace(1,21,21)
y = np.linspace(1,11,11)

newu = interpolate.interp2d(x, y, mu, kind='cubic')
newv = interpolate.interp2d(x, y, mv, kind='cubic')

spu = newu(lon,lat)
spv = newv(lon,lat)

A = np.zeros((4951,9451))
B = np.zeros((4951,9451))
for i in range(100,4850):
    for j in range(100,9350):
        for n in range(20):
            A[i,j] = (DEM[i,j]-np.max(DEM[np.floor(n*spv[i,j]).astype(int),j-np.floor(n*spu[i,j]).astype(int)]))/DEM[i,j]
            if  A[i,j] < 0:
                A[i,j] = 0
            B[i,j] = (DEM[i,j]-np.max(DEM[i-np.ceil(n*spv[i,j]).astype(int),j-np.ceil(n*spu[i,j]).astype(int)]))/DEM[i,j]
            if B[i,j] < 0:
               B[i,j] = 0

C = A+B
plt.contourf(lon,lat,C); plt.colorbar()

здесь mu и mv - среднемесячное значение ветра u и v, тогда как spu и spv - это сплайн-интерполяция ветра u и v для соответствия разрешению моего набора данных dem.

...