Удаление вложенных циклов в numpy

Question

Я писал программу для грубой силы, проверяя последовательность чисел, чтобы искать эйлеровые кирпичи, но метод, который я придумал, включает тройной цикл. Поскольку вложенные петли Python заведомо медленны, мне было интересно, есть ли лучший способ использовать numpy для создания массива значений, которые мне нужны.

#x=max side length of brick. User Input.  
for t in range(3,x): 
    a=[];b=[];c=[]; 
    for u in range(2,t): 
     for v in range(1,u): 
       a.append(t) 
       b.append(u) 
       c.append(v) 
    a=np.array(a) 
    b=np.array(b) 
    c=np.array(c) 
    ... 

Есть ли лучший способ генерировать значения массива af, используя команды numpy?

Спасибо.

Пример: Если х = 10, при Т = 3 Я хочу получить:

a=[3] 
b=[2]  
c=[1] 

в первый раз через петлю. После этого, когда Т = 4:

a=[4, 4, 4] 
b=[2, 3, 3] 
c=[1, 1, 2] 

В третий раз (т = 5) Я хочу:

a=[5, 5, 5, 5, 5, 5] 
b=[2, 3, 3, 4, 4, 4] 
c=[1, 1, 2, 1, 2, 3] 

и так далее, вплоть до максимальных длин боковых около 5000 или около того.

EDIT: Решение

a=array(3) 
b=array(2) 
c=array(1) 
for i in range(4,x): #Removing the (3,2,1) check from code does not affect results. 
    foo=arange(1,i-1) 
    foo2=empty(len(foo)) 
    foo2.fill(i-1) 
    c=hstack((c,foo)) 
    b=hstack((b,foo2)) 
    a=empty(len(b)) 
    a.fill(i) 
    ... 

быстрее работает во много раз. Спасибо всем.

Answer 1

Есть несколько вещей, которые могли бы но, вероятно, только для больших значений х. Для начала используйте xrange вместо range, который сохранит создание списка, который вам никогда не понадобится. Вы также можете создать пустые массивы numpy правильной длины и заполнить их значениями, как вы идете, вместо добавления в список, а затем преобразовать его в массив numpy.

Я считаю, что этот код не будет работать (без доступа питон прямо в эту секунду):

for t in xrange(3, x): 
    size = (t - 2) * (t - 3) 
    a = np.zeros(size) 
    b = np.zeros(size) 
    c = np.zeros(size) 

    idx = 0 
    for u in xrange(2,t): 
     for v in xrange(1,u): 
      a[idx] = t 
      b[idx] = u 
      c[idx] = v 
      idx += 1 

Answer 2

Попробуйте использовать .empty и .Нанести (http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.fill.html)