Pythonネストループ速度の問題

Question

私は現在、何かを構築するのに理想的な角度値をテストするプログラムを開発中です。今、私は、ネストされたforループについています。理想的には「a」を9000まで数えますが、値が以下のように設定されていれば、ほとんど永遠にかかることになります。このネストされたループをスピードアップする方法はありますか？または、私は何とかresourceをより多くのPythonに割り当てることができますか？

for a1 in xrange(15, 91): 
    for a2 in xrange(15, 91): 
     for a3 in xrange(15, 91): 
      for a4 in xrange(15, 91): 
       for a5 in xrange(15, 91): 
        for ite in xrange(1, 1000): 
         ok = mathmatvec(a1, a2, a3, a4, a5, ite) 
         if ok == 1: 
           v[0] = a1 
           v[1] = a2 
           . 
           . 

Answer 1

itertools.product()関数はネストされたforループを大幅に高速化します。

しかし、実行時間は、の呼び出しの総数によって支配される可能性が高いと、mathmatvec（）。

Answer 2

forループをwhileループに変換しようとする可能性があり、後者がイテレータを作成しないため、高速にする必要があります。だから、代わりに：

for a1 in xrange(15, 91): 

書き込み：

a1 = 15 
while a1 < 91: 
    ... 
    a1 += 1 

またはPyPyを使用するようにしてください。

Answer 3

解決方法：別のアルゴリズムを使用してください。

今のように、最も内側のループ999 *（76 ** 5）== 2,532,989,850,624回実行します。最も内側のループ計算が簡単でない限り、これはおそらく多すぎます。

あなたは、「何かを構築するために理想的な角度値をテストしたい」と言います。 「理想」とは何かを正式化できる場合は、最適化アルゴリズムを使用して、必要なものをゼロにすることができます。あなたが探しているものの詳細を私たちに伝えたら、Pythonのより良いルーチンやアルゴリズムについて教えてくれるかもしれません。

---

私が正しくあなたを理解していれば、mathmatvec()のみが値0および1を取り、あなたが1とiteからmathmatvec(a1, a2, a3, a4, ite)を等しくする1 <= ite <= 999ため15 <= a1 <= 90などのためa1,a2,a3,a4の値とiteを見つけたいが小さいほど可能。

あなたが次にfunc()がmathmatvec() == 0のための正の数とmathmatvec() == 1のための負の1を返し

def func(a1, a2, a3, a4, ite): 
    return ite - 1000 * mathmatvec(a1, a2, a3, a4, ite) 

機能を使用して、この多次元最小化問題を作ることができ、かつiteが最小化されたときに負の値が最小化されています。

あなたの関数mathmatvec()がどのように「スムーズ」で、どのように接続されていて、フィットネスの状況によっては、scipy.optimizeの最小化ルーチンの1つで問題を十分に解決できます。 scipy.optimize.differential_evolution() functionは特に興味深いようです。