我遇到了一些Python程序速度慢的问题。这个程序叫做“磁场中铁磁粒子的模拟”，更具体的是在不具有磁性的液体中进行模拟。程序可以运行，但和用C++编写的同样程序相比速度非常慢。但是我已经将其编写成Python代码，并且它是一个学习项目。
总体来说，程序代码基于循环，有大量的浮点数计算。有随机数量的颗粒（随机生成位置），它们在磁场的作用下互相作用。
这是初始位置： http://i.stack.imgur.com/T15Bb.jpg 这是最终位置： http://i.stack.imgur.com/0nU5D.jpg 主循环（在SymMain.py中，用变量k表示）迭代时间步长，在此期间计算颗粒的坐标以及对其施加的力（引力和微小的斥力）。为了加快速度，我想使用并行处理同时计算多个迭代次数，但这是不可能的，因为一个迭代的计算取决于前一个迭代的计算结果。
我不知道Python的速度比C++慢得这么多。例如，模拟529个颗粒在一个时间步长内的计算（在我的电脑上）：
C++约0.5秒
Python约50秒
那么，如何加速程序呢？请帮助我。
这段代码只是计算，不像图片中绘制粒子。模拟颗粒的数量在SymConst.py中，它是nrH * nrL。
SymMain.py
总体来说，程序代码基于循环，有大量的浮点数计算。有随机数量的颗粒（随机生成位置），它们在磁场的作用下互相作用。
这是初始位置： http://i.stack.imgur.com/T15Bb.jpg 这是最终位置： http://i.stack.imgur.com/0nU5D.jpg 主循环（在SymMain.py中，用变量k表示）迭代时间步长，在此期间计算颗粒的坐标以及对其施加的力（引力和微小的斥力）。为了加快速度，我想使用并行处理同时计算多个迭代次数，但这是不可能的，因为一个迭代的计算取决于前一个迭代的计算结果。
我不知道Python的速度比C++慢得这么多。例如，模拟529个颗粒在一个时间步长内的计算（在我的电脑上）：
C++约0.5秒
Python约50秒
那么，如何加速程序呢？请帮助我。
这段代码只是计算，不像图片中绘制粒子。模拟颗粒的数量在SymConst.py中，它是nrH * nrL。
SymMain.py
#coding:windows-1250
from os import system
from SymCalc import *
from SymParticle import *
if __name__ == '__main__':
App = SymCalc()
App.MainLoop()
SymParticle.py
#coding:windows-1250
from random import randint
from math import *
from SymConst import *
from SymParticle import *
class SymCalc(object):
def __init__(self):
# declaration lists containing the properties of the particles
ParticleList = []
ParticleListTemp = []
t = 0.0
# the initial values of particle
for x in range(0, nParticle):
ParticleList.append(Particle(x+1, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 8e-6))
ParticleListTemp.append(Particle(x+1, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 8e-6))
# generating random coordinates X, Y
for x in range(0, nParticle):
self.Rand(ParticleList[x], x)
# time steps
for k in range(0, k0):
print "Time step = {0}".format(k)
# calculation of forces
for i in range(0, nParticle):
for j in range(0, i-1):
self.ParticleCalculate(ParticleList[i], ParticleList[j], 1)
for j in range(i+1, nParticle):
self.ParticleCalculate(ParticleList[i], ParticleList[j], 1)
# display data
if(k%Constant == 0):
for i in range(0, nParticle):
self.Print(k, i, ParticleList[i], t)
# changing the position of the particle
for i in range(0, nParticle):
self.ChangeOfPosition (ParticleList[i], dt)
# reset forces
for j in range(0, nParticle):
self.ParticleCalculate(ParticleList[i], ParticleList[j], 0)
self.ParticleCalculate(ParticleList[i], ParticleListTemp[j], 0)
# next time step
t += dt
# random coordinates of the particles
def Rand(self, part, lp):
l = lp%nrL # współrzędna X pola
part.x = (l-nrL/2)*(L0/nrL) + ((randint(0,32767)%100)-50)*(L0/nrL-2*part.r)/99 # X
h = (lp+1-(lp)%nrL)/nrL # Y
part.y = (h-nrH/2)*(H0/nrH) + ((randint(0,32767)%100)-50)*(H0/nrH-2*part.r)/99 # współrzędna Y cząstki
# calculating function of the force acting on the particles
def ParticleCalculate(self, part, part_tmp, p):
# auxiliary variables
# r_4, dx, dy, rr, sum, sx, sy, chi_eff, tmp, frepx, frepy, f0
md = []
if(p == 0):
part.frx = 0
part.fry = 0
part.fx = 0
part.fy = 0
if(p == 1):
# versor coordinates connecting the geometrical center of the particle
dx = part.x - part_tmp.x
dy = part.y - part_tmp.y
# the distance between the geometric means of the particle
rr = sqrt(dx*dx + dy*dy)
if(rr < 0.85*(part.r + part_tmp.r)):
print "ERROR: Invalid distance between the particles! Simulation aborted..."
if(rr >= 10*part.r):
# magnetic dipoles
chi_eff = (3.*(MI_P - 1.))/((MI_P - 1) + 3.)
md.append((4.*MI_0*pi*part.r*part.r*part.r*chi_eff*M_H0)/3.0)
md.append((4.*MI_0*pi*part_tmp.r*part_tmp.r*part_tmp.r*chi_eff*M_H0)/3.0)
tmp = pow(rr,7)
# first member
sum = (5.*(md[0]*part.nx*dx + md[0]*part.ny*dy) * (md[1]*part_tmp.nx*dx + md[1]*part_tmp.ny*dy)) / tmp
sx = sum*dx
sy = sum*dy
tmp = tmp / (rr*rr)
# second member
sum = (md[0]*part.nx*md[1]*part_tmp.nx + md[0]*part.ny*md[1]*part_tmp.ny) / tmp
sx -= sum*dx
sy -= sum*dy
# third member
sx -= (md[0]*(md[1]*part_tmp.nx*dx + md[1]*part_tmp.ny*dy)*part.nx + md[1]*(md[0]*part.nx*dx + md[0]*part.ny*dy)*part_tmp.nx)/tmp
sy -= (md[0]*(md[1]*part_tmp.nx*dx + md[1]*part_tmp.ny*dy)*part.ny + md[1]*(md[0]*part.nx*dx + md[0]*part.ny*dy)*part_tmp.ny)/tmp
# finally
tmp = (-3./(4*pi*MI_0))
sx *= tmp
sy *= tmp
part.fx += sx
part.fy += sy
# short-range repulsive force
tmp = pow(rr,15)
r_4 = pow((part.r+part.r),4)
f0 = 3.*fabs(md[0])*fabs(md[1])/(4.*pi*MI_0*r_4)
frepx = pow((part.r+part.r),15)*dx/(tmp*rr)*f0
frepy = pow((part.r+part.r),15)*dy/(tmp*rr)*f0
part.frx += frepx;
part.fry += frepy;
# change the position of the particle
def ChangeOfPosition(self, part, dt):
part.ddx = 0
part.ddy = 0
part.ddx = 1/(6*pi*part.r*eta)*(part.fx+part.frx)*dt
part.ddy = 1/(6*pi*part.r*eta)*(part.fy+part.fry)*dt
# particles new position value
part.x += part.ddx
part.y += part.ddy
if(part.x < -L0/2):
part.x += L0
elif(part.x > L0/2):
part.x -= L0
elif(part.y < -H0/2):
part.y += H0
elif(part.y > H0/2):
part.y -= H0
# display data
def Print(self, k, i, part, t):
print "-"*50
print "\nParticle {0}".format(i+1)
print "The resultant magnetostatic force fx = {0}".format(part.fx - part.frx)
print "The resultant magnetostatic force fy = {0}\n".format(part.fy - part.fry)
if(i == nParticle-1):
print "\n\t\t---t={0}[s]---".format(t)
print "-"*50
SymParticle.py
#coding:windows-1250
class Particle(object):
# generating a particle properties
def __init__(self, num, x, y, fx, fy, frx, fry, nx, ny, ddx, ddy, r):
self.num = num
self.x = x
self.y = y
self.fx = fx
self.fy = fy
self.frx = frx
self.fry = fry
self.nx = nx
self.ny = ny
self.ddx = ddx
self.ddy = ddy
self.r = r
SymConst.py
#coding:windows-1250
### Constant
M_H0 = 3e4
MI_0 = 12.56e-7
MI_P = 2000
eta = 0.1
k0 = 10001
dt = 1e-6 # time step
H0 = 5.95e-4
L0 = 5.95e-4
nrH = 4
nrL = 4
Constant = 100
nParticle = nrH*nrL # number of particle
numpy。 - senshin