问题描述
我已经使用 2 个带有循环的 python 字典对象设置了这段代码，但是我的代码需要运行得更快，因此我正在查看 numpy 数组，因为我读到它们可以比字典更快地运行，尤其是对于所有数值。
基本上我拥有的是 2 个数据数组。
第一个数组包含变量。这些变量是从 websocket 服务中提取的，并且不断更新。每行代表 1 个参数的 2 个值。不会添加任何值，所有值都在不断更新。
VariablesArray (this array is about 70 rows,2 columns).
[
1.5 0.1
8 9
4 3
27 6
...
]
（理论上这也可能只是一个包含 70 个变量的一维数组）
第二个数组需要是某种类型的完全静态数组，其中包含需要在这些变量上完成和验证的引用操作
OperationsArray (this array is about 1000 rows,1 column)
[
VariablesArray[1,1] * VariablesArray[2,1] * VariablesArray [3,0]
VariablesArray[1,0] * VariablesArray[2,0] * VariablesArray [3,1]
VariablesArray[1,0] * VariablesArray[5,0] * VariablesArray [2,1]
...
]
每次变量更改时，都会检查此计算列表，最好仅检查包含此更新变量的行，但为了简化此问题，我们或许可以重新计算所有内容。
如果这些乘法中的任何一个返回的结果高于 100，我需要采取行动并触发一些警报代码。
如果我将这两个数组都放在字典对象中并在 python 中循环遍历，我可以每毫秒进行 7 次“OperationsArray”计算。由于一些变量在几百个计算行中被引用，这些变量的任何更新都需要长达 100 毫秒来计算警报，这太长了。
现在我想知道获得最快结果的最佳方法是什么。我对 python 和编码真的很陌生，也许这就像在这两个数组中添加上面指定的这些变量一样简单，然后遍历第二个数组以查看是否有大于 100 的值？
解决方法
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