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point1 = [ [-24.467  15.998  -5.568]

                  [-23.781  15.369  -6.762]

                  [-24.498  14.687  -7.683]]

point2 = [ [-24.819  16.174  -5.351]

                  [-24.031  15.62   -6.52 ]

                  [-24.632  14.834  -7.44 ]]

def distance2(p1, p2):

    d2 = .0    

    for i in range(3):

        d2 += (p1[i] - p2[i]) ** 2

    return d2

def rmsd(point1, point2):

    n = len(point1)

    for i in range(n):

        R2 += distance2(point1[i], point2[i])

    return math.sqrt(R2 / n)

if __name__ == "__main__":

    RMSD = rmsd(point1, point2)

    print(RMSD)

</code>

我用numpy来实现的代码怎么都比原生的python代码慢。请问下，怎么实现才能速度变快？

用ufunc能行吗？

numpy的调用开销比Python大，因此对于很小的数组，Python可能会比numpy快。如果数据量大的话，那么numpy会比Python快很多，例如我将你的数据量放大100倍，得到的结果如下：

python: 1.63338135183

numpy: 0.0589712179874

下面是程序：

import math

import numpy as np

point1 = [ [-24.467,  15.998,  -5.568],

                  [-23.781,  15.369,  -6.762],

                  [-24.498,  14.687,  -7.683]]

point2 = [ [-24.819,  16.174,  -5.351],

                  [-24.031,  15.62,   -6.52 ],

                  [-24.632,  14.834,  -7.44 ]]

point1 = point1 * 100

point2 = point2 * 100

def distance2(p1, p2):

    d2 = .0    

    for i in range(3):

        d2 += (p1[i] - p2[i]) ** 2

    return d2

def rmsd(point1, point2):

    n = len(point1)

    R2 = 0

    for i in range(n):

        R2 += distance2(point1[i], point2[i])

    return math.sqrt(R2 / n)

def rmsd_numpy(p1, p2):

    return math.sqrt(np.sum((p1-p2)**2) / len(point1))

if __name__ == "__main__":

    import time

    start = time.clock()

    for i in xrange(1000):

        rmsd(point1, point2)

    print "python:", time.clock() - start

    start = time.clock()

    p1 = np.array(point1)

    p2 = np.array(point2)

    for i in xrange(1000):

        rmsd_numpy(p1, p2)

    print "numpy:", time.clock() - start        

非常感谢。之前我distance直接用

def distance2(m, n):

    sq = np.linalg.norm(m - n) ** 2

    return sq

或：

def distance2(m, n):

    sq = ((m - n) ** 2).sum()

    return sq