计算 3d 点范围的最快、最节省内存和最简洁的方法是什么 [关闭]答案

【问题标题】：What are the fastest, most memory efficient, and most concise ways to calculate a 3d range of points [closed]计算 3d 点范围的最快、最节省内存和最简洁的方法是什么 [关闭]
【发布时间】：2011-09-20 23:33:02
【问题描述】：

我曾使用 python 2.6 和 2.7 计算 3d 空间中的位置、位置或向量的多个项目，并且我看到了计算两个坐标之间所有点的不同方法。例如，我经常看到这种类型的构造，使用 xrange 或 range 来查找 3 维框中的所有点，

s = list()
for x in xrange(xmin,xmax):
    for y in xrange(ymin,ymax):
        for z in xrange(zmin,zmax):
            s.append((x,y,z))

那么，在 3d 范围的点上计算或迭代的最节省内存、最简洁和最快的方法是什么？

（澄清一下，这是3种不同的方法，不是一种，计算点的顺序无关紧要）

【问题讨论】：

最快的方法当然是用C。
这听起来像是代码高尔夫/民意调查类型的问题，所以它是题外话。
您在这里提出了 6 个问题。请一次问一个。
你在计算什么？您是否正在寻找具有 3D 形状的对象列表？（我假设你是）。

标签： python methods 3d range

【解决方案1】：

以下绝对是更简洁和内存效率更高，我希望它也比 for 循环更快，但我还没有测试过：

from itertools import product

list(product(xrange(xmin, xmax), xrange(ymin, ymax), xrange(zmin, zmaz)))

你可以用地图保存几个字符：

list(product(*map(xrange, [xmin, ymin, zmin], [xmax, ymax, zmax])))

【讨论】：

或[(x,y,z) for x in xrange(xmin,xmax) for y in xrange(ymin,ymax) for z in xrange(zmin,zmax)]，如果您不了解整个import。

【解决方案2】：

你考虑过 KD-Tree 吗？

http://en.wikipedia.org/wiki/Kd-tree

以下是我建议您查看的一些帖子：

它们不是python，但逻辑是一样的。

【讨论】：