python - scipy.spatial.transform.Rotation 旋转数组与同一对象内的堆栈

Question

在一个项目中，我必须在 python 中存储一个对象的一系列连续旋转。我打算使用scipy.spatial.transform.Rotation objects存储它们。

我注意到有两个选项可用。

1. 我将多个 Rotation 对象存储在一个数组中，每个 Rotation 对象都包含我序列的一个旋转。

2. 我将每个旋转都存储在同一个 Rotation 对象中，有效地将它们堆叠在一个对象中。

我想知道这些方法在计算速度和数据访问速度方面的权衡是什么。最终应该首选哪种方法。

在我的特殊情况下：

• 我有一组相当大的旋转（大约 2'000'000）。
• 我想尽可能加快我的数据的访问时间。
• 我不关心内存使用情况，所以我愿意以空间换取速度。
• 我不打算将我的轮换应用于任何事情。这纯粹是为了存储使用。
• 我将不得不以四元数 (.as_quat()) 和欧拉角 (.as_euler()) 的形式访问我的旋转
• 我将不得不在某个时候将我的数据拆分成更小的块（而且我知道，如果我使用单个 Rotation 对象，我可能必须在每个块上重新创建才能正确拆分我的数据）

我在找什么：

• 访问时间最快的方法
• python中更接近良好实践和编码约定的方法

提前致谢。

标签： pythonperformancescipyscipy-spatial

Answer 1

好的，所以我将加入我拥有的第一个元素。

对于两者，您最终都会访问一个可迭代对象和一个对象（只是以不同的顺序）。因此，访问速度应该没有任何重大差异。

之后 R 的列表更容易访问和操作。因此，如果您愿意更改旋转顺序中的任何内容，这是更简单的方法。使用单个对象需要一些额外的代码进行操作，并且可能会更慢。 然而，这真的取决于你做什么，我没有数据证明它明显变慢。

单个对象应该占用更少的内存空间，因为只有一个实例，而对象列表的 nb_rotation 次数更多。 我已经提到这在我的情况下并不重要，这并不重要。同样，我没有任何数据来支持这一点，但我预计差异会很大，因为我有大约 2'000'000 次旋转。

关于这些事实，我将做出如下决定：

• 如果您只是想使用对象进行存储，那么单个对象可能更有效。（但是，这将适用于非常特殊的情况，因为您还可以计算结果旋转并存储单个四元数或旋转对象）

• 如果您希望以任何方式操作您的数据，那么对象列表似乎更能说明这一点。唯一真正的缺点是内存使用，但是如果您操作数据，您还必须在某些时候解包单个对象，导致类似的问题，如果不是由于数据重复而更糟的话。

就我而言，我将使用对象列表。