加速麻木的循环

我在用python运行一个模型,并试图加快执行时间。通过分析代码,我发现在 cell_in_shadow 功能如下。我想知道有没有办法加快速度?

函数的目的是提供一个布尔响应,说明numpy数组中的指定单元格是否被另一个单元格(仅在x方向)隐藏。它通过沿行后退检查每个单元格的高度来实现这一点,使给定的单元格处于阴影中。中的值 shadow_map 由此处未显示的另一个函数计算-对于本例,取 阴影映射 作为一个数组,其值类似于:

[0] = 0 (not used)
[1] = 3
[2] = 7
[3] = 18

这个 add_x 函数用于确保数组索引循环(使用时钟面算法),因为网格具有周期性边界(任何偏离一边的内容都将重新出现在另一边)。

def cell_in_shadow(x, y):
   """Returns True if the specified cell is in shadow, False if not."""

   # Get the global variables we need
   global grid
   global shadow_map
   global x_len

   # Record the original length and move to the left
   orig_x = x
   x = add_x(x, -1)

   while x != orig_x:
    # Gets the height that's needed from the shadow_map (the array index is the distance using clock-face arithmetic)
      height_needed = shadow_map[( (x - orig_x) % x_len)]
      if grid[y, x] - grid[y, orig_x] >= height_needed:
          return True

    # Go to the cell to the left
    x = add_x(x, -1)

def add_x(a, b):
   """Adds the two numbers using clockface arithmetic with the x_len"""
   global x_len

   return (a + b) % x_len