擅长:python、mysql、java
<p>这是一个可能的优化,但同样这将取决于系统和其他当前运行的进程等。。。还有你在里面做的计算。在</p>
<pre><code>import time
import numpy as np
test = np.ones((1200, 1100))
</code></pre>
<p>测试1:</p>
^{pr2}$
<p>所以你看循环只需要1.5秒。在内部添加计算将大大延长这段时间,但您的循环是最不担心的。如果不提供<strong>您的</strong>代码,我就不能多说了。在</p>
<p>替代方法是:</p>
<pre><code>def loops():
start = time.clock()
for row in test:
for element in row:
a = element
print(time.clock()-start)
return a
>>> loops()
0.714938339920252
1.0
</code></pre>
<p>请注意这个样本有多小(只有一个测试),但是一半的时间表明可能有改进?此外,您还可以避免使用<code>a=</code>,并且可以跳过分配一个新变量,这样可以节省几微秒。在</p>
<p>出示你的代码,我肯定还有别的办法可以做。在</p>
<p>这是win7 Intel i5双核Python3.4</p>