scipy.spatial.transform.Rotation 同一对象内的旋转数组与堆栈

Question

在一个项目中，我必须在 python 中存储对象的一系列连续旋转。我打算使用 scipy.spatial.transform.Rotation objects.

来存储它们

我注意到有两个选项可用。

1. 我在一个数组中存储了大量的 Rotation 对象，每个 Rotation 对象包含我序列的一个旋转。

2. 我将每个旋转都存储在同一个 Rotation 对象中，有效地将它们堆叠在一个对象中。

我想知道这些方法在计算速度和数据访问速度方面的权衡是什么。最终应该首选哪种方法。

以我为例：

• 我有相当多的旋转（大约 2'000'000）。
• 我想尽可能加快我的数据访问速度。
• 我不关心内存使用，所以我愿意用 space 换取速度。
• 我不打算将轮换应用于任何事情。这纯粹是为了存储使用。
• 我将不得不以四元数 (.as_quat()) 和欧拉角 (.as_euler())
的形式访问我的旋转
• 我将不得不在某个时候将我的数据拆分成更小的块（而且我知道如果我使用单个 Rotation 对象，我可能必须在每个块上重新创建才能正确拆分我的数据）

我在找什么：

• 访问时间最快的方法
• 更接近python
中的良好实践和编码约定的方法

提前致谢。

Answer 1

好吧，我会把我拥有的第一个元素放进去。

对于两者，您最终会访问一个可迭代对象和一个对象（只是顺序不同）。因此访问速度应该没有什么大的区别。

R的列表以后更容易访问和操作。因此，如果您易于更改轮换顺序中的任何内容，这是更简单的方法。使用单个对象需要一些 extra-code 进行操作，并且可能会更慢。 但是这真的取决于你做什么，我没有数据证明它明显更慢。

单个对象 应该占用更少的内存space 因为只有一个实例，而对象列表有nb_rotation 倍。 我已经提到这在我的案例中并不重要，它并不重要。同样，我没有任何数据来支持这一点，但我预计差异会很大，因为我有大约 2'000'000 次旋转。

根据这些事实，我将做出如下决定：

• 如果您只想使用对象进行存储，那么单个对象可能更有效。 （但是这适用于非常具体的情况，因为您还可以计算结果旋转并存储单个四元数或旋转对象）

• 如果您希望以任何方式操作您的数据，那么对象列表似乎更适合。唯一真正的缺点是内存使用，但是如果您操作数据，您还必须在某个时候解压缩单个对象，导致类似的问题，如果不是由于数据重复而更糟的话。

在我的例子中，我将使用对象列表。