我有一个二维数值数组psi，形状为(nx,ny)。我想创建一个形状相同的新数组phi，其中对于每个元素phi[i][j]，我需要计算一个包含psi[i][j]和相邻元素psi[i-1][j]、psi[i+1][j]、psi[i][j+1]和psi[i][j-1]的表达式，除了这些相邻元素中的任何一个不在psi的边界内的边缘情况外，将该元素视为表达式中的0。
我可以使用嵌套的for循环和检查边界条件来实现这一点，但我希望尽可能地节省时间来执行此操作。我试过通过分配phi[1:-1,1:-1] = f(psi[1:-1,1:-1], psi[0:-2,1:-1], psi[2:,1:-1], psi[1:-1,0:-2], psi[1:-1,2:])
但这不包括变得混乱的边缘情况，所以如果有一些有条件的方法在其他范围内只引用0，那么它可能会起作用。当然，如果有一种更省时的方法，那就更好了。
2条答案
按热度按时间ljo96ir51#
这个问题看起来像是有限差分。最好的办法是为内点编写一个(快速的，可能是递归的)循环，然后分别在边界点上循环，在边界点上施加所需的边界条件。显然，另一种方法也是可行的：首先指定边界点，然后循环内部点。
也就是说，如果您在速度方面有问题(可能是因为您的网格非常庞大)，您可能需要进行一些优化，因为在Python中的2D数组是S L O W：
n = i + nx * j，而i,j是原始的2D索引。再次尝试在行和列之间先运行新的索引n。这两个建议结合在一起应该会给您带来巨大的加速比。
iaqfqrcu2#
我已经意识到，使用NumPy数组操作绝对是使代码更快的方法。将其与np.pad配对以将零添加到矩阵的边缘使得这一点变得相当简单。