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python-3.x - 在定位地震时减少循环计算中使用的时间和内存

问题描述

我正在尝试定位震颤，这是一种幅度较小的地震。我使用网格搜索，这是一种找到“地震波到达的微分时间的理论值和观测值之间的差异”变得最小的坐标的方法。

我制作的代码如下。首先，我定义了两个函数来计算震源和网格上每个点之间的距离，以及使用 obspy 计算地震波的传播时间。

def distance(a,i):
    return math.sqrt(((ste[a].stats.sac.stla-la[i])**2)+((ste[a].stats.sac.stlo-lo[i])**2))

def traveltime(a):
    return model.get_travel_times(source_depth_in_km=35, distance_in_degree=a, phase_list=["S"], receiver_depth_in_km=0)[0].time

然后我使用以下代码进行网格搜索。

di=[(la[i],lo[i],distance(a,i), distance(b,i)) for i in range(len(lo))
    for a in range(len(ste))
    for b in range(len(ste)) if a<b]

didf=pd.DataFrame(di)

latot=didf[0]
lotot=didf[1]
dia=didf[2]
dib=didf[3]

tt=[]
for i in range(len(di)):
    try:
        tt.append((latot[i],lotot[i],traveltime(dia[i])-traveltime(dib[i])))
    except IndexError:
        continue

ttdf=pd.DataFrame(tt)

final=[(win[j],ttdf[0][i],ttdf[1][i],(ttdf[2][i]-shift[j])**2) for i in range(len(ttdf))
      for j in range(len(ccdf))]

其中la和lo是0.01度间隔的经纬度坐标列表，ste是各台站东分量地震图列表。我必须获得“最终”列表才能继续下一步。

但是，问题是计算上面写的三段代码需要太多时间。此外，经过数十小时的计算，我得到的结果是“内存不足”错误消息。有没有可以减少时间和内存的解决方案？

标签： python-3.xfor-looplist-comprehensionnumpy-ndarraygrid-search

解决方案

如果无法访问您的数据集，调试起来会有些困难，但这里有一些建议给您。

for i in range(len(di)):
    try:
        tt.append((latot[i],lotot[i],traveltime(dia[i])-traveltime(dib[i])))
    except IndexError:
        continue

• 考虑到这些列表的大小，我认为垃圾收集器可能会减慢这个 for 循环。您可能会考虑在循环期间将其关闭（gc.disable()）。

• 理论上，Append 语句不应成为性能问题的根源，因为它过度分配：

/* This over-allocates proportional to the list size, making room
 * for additional growth.  The over-allocation is mild, but is
 * enough to give linear-time amortized behavior over a long
 * sequence of appends() in the presence of a poorly-performing
 * system realloc().
 * The growth pattern is:  0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88, ...
 */
new_allocated = (newsize >> 3) + (newsize < 9 ? 3 : 6);

但是您已经知道数组的大小，因此您可以考虑在 for 循环之前使用 numpy.zeroes() 填充列表，并使用索引直接寻址每个元素。或者，您可以像之前所做的那样只使用列表推导，并完全避免该问题。

• 我看到你已经用python-3.x 标记了这个问题，所以range() 不应该像在2.x 中那样成为问题（否则你会考虑使用xrange()）。

如果您使用更多详细信息更新您的问题，我可能会提供更详细的答案......希望这会有所帮助。

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