Schneller Code numpy

Question

Ich schreibe ein Python-Skript von einem Matlab. Es passiert, dass der Code in Matlab viel schneller läuft (etwa 10 Minuten weniger), also könntest du mir vielleicht helfen herauszufinden, was ich falsch mache. Ich lief alle Sitzungen in Python, und ich fand, dass die langsamsten sind die beiden folgenden:

X = xi * math.cos(theta) + zi * (math.sin(theta)) 
Y = yi 
Z = xi * ((-1) * math.sin(theta)) + zi * (math.cos(theta)) 

x2 = [a * b * c * X[i]/np.sqrt((a * c * Y[i])**2 + b**2 * (
    c**2 * (X[i])**2 + a**2 * (Z[i])**2)) for i in range(len(X))] 
y2 = [a * b * c * Y[i]/np.sqrt((a * c * Y[i])**2 + b**2 * (
    c**2 * X[i]**2 + a**2 * Z[i]**2)) for i in range(len(X))] 
zt = c**2 * (1 - (x2/a)**2 - (y2/b)**2) 
i = 0 
z2 = [] 
for i in range(len(Z)): 
    z2.append((-1 if Z[i] < 0 else 1) * np.sqrt(zt[i])) 

wo xi, yi und zi sind numpy Schwimmer von mehr als 1 Million Elemente

danke

Answer 1

für für z2 Teil

In [1]: import numpy as np 
In [2]: zz =np.array([1, 2, 3, -1, -2, -3, 0]) 
In [3]: aa = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 64]) 
In [4]: Z =np.array([1, 2, 3, -1, -2, -3, 0]) 
In [5]: zt = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 64]) 
In [6]: np.sign(Z) * np.sqrt(zt) 
Out[7]: 
array([ 1., 1.41421356, 1.73205081, -2., -2.23606798, -2.44948974, 0. ])