首先,让我向您展示codez:
a = array([...])
for n in range(10000):
func_curry = functools.partial(func, y=n)
result = array(map(func_curry, a))
do_something_else(result)
...
我在这里所做的是尝试应用于func
数组,每次更改func
第二个参数的值。这太慢了(每次迭代都创建一个新函数肯定无济于事),我也觉得我错过了 Python 的做法。有什么建议吗?
给我一个二维数组的解决方案是个好主意吗?我不知道,但也许是这样。
对可能问题的回答:
- 是的,这是(使用广义定义),一个优化问题(
do_something_else()
隐藏这个) - 不, scipy.optimize 没有奏效,因为我正在处理布尔值并且它似乎永远不会收敛。