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Python 在 for 循环中迭代范围的方式是从 (0 到 n) 的范围，它将首先对 0 执行操作，然后对 1、2... 执行操作，直到它在 n 中完成，完成 for 循环。我对么？我有一个工作代码需要针对速度进行优化，它看起来像这样：

Phi = np.arange(0.00005, 0.000101, 0.000001)
Strip_depth = 0.001
for angle in Phi:
    Neutral_axis_depth = np.arange(150, 160, 0.0001)
    for xn in Neutral_axis_depth:
        Sn = int(xn / Strip_depth) 
        x = [0]  # strip center coordinates
        for i in range(0, Sn - 1):
            x.append(x[i] + Strip_depth)
...
# and the a lot of calculations that will eventually result on C and T
...
        comparison_parameter = 0.1
        dif = T - C
        if comparison_parameter > dif > -comparison_parameter:
            # here I need to print the corresponding values of Phi, Xn , C, T and dif in a table
            # but that's another question...

我的问题是我需要高精度的结果，为此我必须修改"strip_depth"或"Neutral_axis_depth" np.range step，这将导致更多操作并需要更多时间。我认为，与其按顺序在 Xn 中执行迭代，不如通过在范围内选择一个随机值并根据该值继续执行来节省时间，例如：

如果dif为负，我可以忽略该点之前的范围值 如果dif为正，我可以忽略该点之前的范围值

并在diff > comparison_parameter时重复此操作。这种方式操作不做Sn次，只做几次。另一种选择是确定迭代的值，例如范围的 1/3、范围的 2/3，然后是“剩余范围”的 1/3 或类似的值。在某种程度上，我正在通过这些步骤定义一个新范围。无论哪种方式，我都不知道该怎么做……在此先感谢您的帮助。

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1 回答 1

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我不完全遵循，但似乎range()不是这个用例的最佳选择。如果要根据需要调整所选值，请使用while+ 手动调整自定义变量：

i = 0 # initiate the custom variable 
while i < Sn - 1: # instead of range()

    # under normal circumstances increase `i` in each loop by 1
    i += 1

    # if specific conditions are met, increase the value as needed
    if dif < 0:
        i += 50
于 2021-09-04T11:29:15.657 回答