首先，我摆脱了列表，然后使用了即时编译器（numba）。如果不编译，则得到196s（您的版本），经过编译，我得到0.44s。因此，通过使用jit编译器可以改善 倍，这里还有一些简单的优化。
一个主要的优点是，这里也释放了GIL（全局解释器锁）。如果代码受处理器限制且不受内存带宽限制，则可以在另一个线程中运行随机数时在另一个线程中计算随机数（可以使用多个内核）。这也可以进一步提高性能，并且可以按以下方式工作：
import numba as nb
import numpy as np
def calc (m,j,e,r,dt,b,rgrid,mgrid):
M=m*m
N = M * r
i=0
while i < j:
# 1. platz aussuchen
x = np.random.randint(M) # wähle zufälligen platz aus
if rgrid[x] != 0:
i += dt / N
########
# 2. teilchen aussuchen
#li1 = np.arange(-abs(rgrid[x]), abs(rgrid[x]) + 1, 2)
#li2 = np.arange(0, abs(rgrid[x]) + 1)
#li3 = zip(li1, li2) # list1 und list2 als tupel in list3
#results = [item[1] for item in li3 if item[0] == mgrid[x]] # gebe 2. element von tupel aus für passende magnetisierung
#num = int(''.join(map(str, results))) # wandle listeneintrag in int um
#######
# This should be equivalent
jj=0 #li2 starts with 0 and has a increment of 1
for ii in range(-abs(rgrid[x]),abs(rgrid[x])+1, 2):
if (ii==mgrid[x]):
num=jj
break
jj+=1
spin = 1.0 if np.random.random() < num / rgrid[x] else -1.0
# 3. ereignis aussuchen
p = np.random.random()
p1 = np.exp(- spin * b * mgrid[x] / rgrid[x]) * dt # flip
p2 = dt # hoch
p3 = dt # runter
p4 = (1 - spin * e) * dt # links
p5 = (1 + spin * e) * dt # rechts
p6 = 1 - (4 + p1) * dt # nichts
if p < p6:
continue
elif p < p6 + p1:
#flip()
mgrid[x] -= 2 * spin
continue
elif p < p6 + p1 + p2:
#up()
y = x - m
if y < 0: # periodische randbedingung hoch
y += m * m
rgrid[x] -= 1 # [zeile, spalte] masse -1
rgrid[y] += 1 # [zeile, spalte] masse +1
mgrid[x] -= spin # [zeile, spalte] spinänderung alter platz
mgrid[y] += spin # [zeile, spalte] spinänderung neuer platz
continue
elif p < p6 + p1 + p2:
#down()
y = x + m
if y >= m * m: # periodische randbedingung unten
y -= m * m
rgrid[x] -= 1
rgrid[y] += 1
mgrid[x] -= spin
mgrid[y] += spin
continue
elif p < p6 + p2 + p3:
#left()
y = x - 1
if (y // m) < (x // m): # periodische randbedingung links
y += m
rgrid[x] -= 1
rgrid[y] += 1
mgrid[x] -= spin
mgrid[y] += spin
continue
else:
#right()
y = x + 1
if (y // m) > (x // m): # periodische randbedingung rechts
y -= m
rgrid[x] -= 1
rgrid[y] += 1
mgrid[x] -= spin
mgrid[y] += spin
continue
return (mgrid,rgrid)
现在测试的主要功能是：
def main():
m = 10 # zeilen, spalten
j = 1000 # finale zeit
r = 3 # platzdichte
b = 1.6 # beta
e = 0.9 # epsilon
M = m * m # platzanzahl
N = M * r # teilchenanzahl
dt = 1 / (4 * np.exp(b)) # delta-t
i = 0
rgrid = r * np.ones((m, m),dtype=np.int) #don't convert the array build it up with the right datatype # dichte-matrix, rho = n(+) + n(-)
magrange = np.arange(-r, r + 1, 2) # mögliche magnetisierungen [a, b), schrittweite
mgrid = np.random.choice(magrange, (m, m)) # magnetisierungs-matrix m = n(+) - (n-)
#Compile the function
nb_calc = nb.njit(nb.types.Tuple((nb.int32[:], nb.int32[:]))(nb.int32, nb.int32,nb.float32,nb.int32,nb.float32,nb.float32,nb.int32[:], nb.int32[:]),nogil=True)(calc)
Results=nb_calc(m,j,e,r,dt,b,rgrid.flatten(),mgrid.flatten())
#Get the results
mgrid_new=Results[0].reshape(mgrid.shape)
rgrid_new=Results[1].reshape(rgrid.shape)
我已经重写了代码“ 2.Teilchen aussuchen”，并对代码进行了重新设计，使其可用于标量索引。这样可以使速度额外提高4倍。
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