您可以通过记忆中间产品来加速您的原始代码,即

def ct_dynamic(r,alpha):

"""alpha: the n-2 values between [0,2\pi)

"""

x = np.zeros(len(alpha) + 1)

s = 1

for e,a in enumerate(alpha):

x[e] = s*np.cos(a)

s *= np.sin(a)

x[len(alpha)] = s

return x*r

但仍然在速度上失去基于numpy的方法

def ct(r,arr):

a = np.concatenate((np.array([2*np.pi]),arr))

si = np.sin(a)

si[0] = 1

si = np.cumprod(si)

co = np.cos(a)

co = np.roll(co,-1)

return si*co*r

>>> n = 10

>>> c = np.random.random_sample(n)*np.pi

>>> all(ct(1,c) == ct_dynamic(1,c))

True

>>> timeit.timeit('from __main__ import coord_transform_n as f,c; f(2.4,c)',number=10000)

2.213547945022583

>>> timeit.timeit('from __main__ import ct_dynamic as f,number=10000)

0.9227950572967529

>>> timeit.timeit('from __main__ import ct as f,number=10000)

0.5197498798370361

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