a, B = (lx, 0) x = np.arange(lx - lr, lx, 0.01) y = np.sqrt(lr ** 2 - (x - lx) ** 2) 优化
时间: 2023-12-06 21:03:12 浏览: 32
可以使用numpy库中的函数来替代循环,优化后的代码如下:
```
a, B = (lx, 0)
x = np.arange(lx - lr, lx, 0.01)
y = np.sqrt(lr ** 2 - np.square(x - lx))
```
其中,使用了numpy库中的arange函数生成以0.01为步长的一组数组,避免了循环的开销。使用numpy库中的square函数对(x-lx)进行平方操作,然后用lr的平方减去差值的平方,最后使用sqrt函数得到y的值。注意到a、B、lx、lr、x、y都是变量,需要在代码其他部分定义或赋值。
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