减少嵌套循环中公式计算时间的最佳方法？

Question

您能告诉我减少嵌套循环中公式计算时间的最佳方法是什么吗？我有这样的代码：

for k in range(0, 130):
            for i in range(0, 1600):
                array2[i,k] = 0
                for j in range(0, 1600):
                    array2[i,k] = array2[i,k] + constant_value * (array1[j,k] * function1(i - j))

Array1 和 array2 包含双精度数。该代码块将在 15-20 分钟内执行。问题在于该块嵌套在另一个具有 100 到 400 次迭代的循环中，因此有时需要超过 24 小时才能计算。有没有办法加快这段代码的速度？

Answer 1

convolve()

来自 numpy

import numpy as np

    for k in range(130):
    array2[:, k] = np.convolve(array1[:, k], np.ones(1600), mode='same') * constant_value