if ts==1 q_delta(:,ts)=q(:,ts); else q_delta(:,ts)=q(:,ts)-q(:,ts-1); end优化代码
时间: 2023-12-02 18:02:09 浏览: 25
可以使用矩阵运算来进行优化,代码如下:
```matlab
% 计算 q_delta
if ts == 1
q_delta(:, ts) = q(:, ts);
else
q_delta(:, ts) = q(:, ts) - q(:, ts-1);
end
```
这样可以避免使用循环,提高计算速度。另外,也可以考虑将 `q(:, ts-1)` 提前计算好并存储在一个变量中,避免在循环中重复计算。
相关问题
for i=1:nj q(i,ts)=(Tf1(i)-Tb(i))./R1b; end if ts==1 q_delta(:,ts)=q(:,ts); else q_delta(:,ts)=q(:,ts)-q(:,ts-1); end向量化
将循环中的计算公式向量化,可以使用矩阵运算替代循环,进而加速计算。具体实现如下:
```
q(:,ts) = (Tf1 - Tb) ./ R1b;
if ts == 1
q_delta(:,ts) = q(:,ts);
else
q_delta(:,ts) = q(:,ts) - q(:,ts-1);
end
```
其中,`Tf1`、`Tb`、`R1b` 均为长度为 `nj` 的向量,表示每个物体的参数,`q` 和 `q_delta` 均为 `nj×1` 的矩阵。通过向量化计算,可以避免循环中的重复计算,提高计算效率。
改进以下代码 def write_excel(self,bug_id,bug_status,delta_ts,short_desc): targetfile = 'bugzilla{}.xlsx'.format(self.time_date) if not os.path.isfile(targetfile): # 获取工作表 ws = wb.active # 写入单元格A1的值 ws['A1'] = bug_id ws['B2'] = bug_status ws['C3'] = delta_ts ws['D4'] = short_desc # 保存Excel文件 wb.save(targetfile) else: # 获取工作表 ws = wb.active # 写入单元格A1的值 ws['A1'] = bug_id ws['B2'] = bug_status ws['C3'] = delta_ts ws['D4'] = short_desc # 保存Excel文件 wb.save(targetfile)
可以将重复的代码提取出来,避免代码冗余,可以这样改进:
```python
def write_excel(self, bug_id, bug_status, delta_ts, short_desc):
targetfile = 'bugzilla{}.xlsx'.format(self.time_date)
# 获取工作表
ws = wb.active if os.path.isfile(targetfile) else wb.create_sheet(title='Sheet1')
# 写入单元格
ws['A1'] = bug_id
ws['B2'] = bug_status
ws['C3'] = delta_ts
ws['D4'] = short_desc
# 保存Excel文件
wb.save(targetfile)
```
这样可以避免重复的代码,并且使用了 `create_sheet()` 方法来创建新工作表,如果文件不存在的话。