大型numpy阵列时间/内存问题

Question

我的主管使用IDL，但我一直在使用Python，因为我对它比较熟悉。我正在执行插值，并保存了下限值/上限值。有没有更快的方法？在

变量

输入：

• sed=numpy数组[62216900]
• 数组[34mpiz0，14mpiz1]
• 快照（其中38个）

输出：

• sed1，sed2，sed3，sed4=numpy数组[341499]

MWE公司

我想循环查看38个快照，然后在该循环中遍历341499个粒子，然后分配下面给出的结果numpy数组[6900]。在

sed1 = sed[iz0, it0]sed2 = sed[iz1, it0]sed3 = sed[iz0, it1]sed4 = sed[iz1, it1]

我所做的一切

• 我无法初始化所需大小的数组，即numpy[38341499，46900]，因为这会导致内存错误。意思不能使用向量[：]操作赋值
• 我尝试过初始化一个大小为[38341499]的numpy dtype对象数组，但是这个过程非常缓慢