函数上嵌套for循环的备选方案

Question

我试图找到一种编写以下代码的替代方法，因为当前函数需要很长时间。在我的示例中，numpy数组eventmatrix的形状是(384,592)，其中行是时间步长，列是位置。我正试图优化代码，使其运行得更快；我使用列表理解和map()查找了多个示例，但不能真正适合我的问题。我列出了至少删除一个for循环的方法，但它并没有真正的帮助

您能建议如何使用map()或任何其他方法重写代码以使其更快吗

eSize = eventmatrix.shape[1]   
for i in range(0, eSize):
    for j in range(i+1, eSize):
        res[i, j], res[j, i] = eventSync(eventmatrix[:, i], eventmatrix[:, j])
return res

函数eventSync一次接受两个位置，它们是布尔数组，其中事件由1表示，并返回每对位置的“同步事件”数，即在可变时间窗口内发生的事件数

代码来自于^{}库中名为EventSynchronization的函数，但这与这个问题的相关性不高