pythonのfor文処理を高速化したい

Question

前提・実現したいこと

Pythonで以下のような処理を行いたいのですが、for文中の処理が非常に遅く高速化したいです。
forを用いない表記や配列の参照を少なくする方法などありますでしょうか。

import numpy as np
import scipy.io.wavfile
from numpy.random import *

sampling_rate = 44110
wave_form = randint(0,2,3600000)
th_min = - int(0.09*sampling_rate)
th_max = int(0.09*sampling_rate)
diff_th = th_max - th_min
wave_form_len = len(wave_form)
recording_arr = np.zeros(wave_form_len)

for th in range(wave_form_len):

    if(th_min<0):
        if (np.sum(wave_form[:th_max]) / th_max) * 100 <= 80:
            recording_arr[th] = 1

    if(th_min>=0)and(th_max<wave_form_len):
        if (np.sum(wave_form[th_min:th_max])/diff_th)*100 <=80:
            recording_arr[th] = 1

    if(th_max>=wave_form_len):
        if (np.sum(wave_form[th_min:])/(wave_form_len -th_min)*100 <=80:
            recording_arr[th] = 1

    th_min += 1
    th_max += 1

追記
頂いたご指摘を全て合わせて以下のように実装したところ、正常に動作した上で30秒ほどかかっていた動作が15秒にまで改善されました。
本来扱いたいwave_formの長さは1億ほどなので、もう少し高速化したいとは思いますが、なにか方法はありますでしょうか。

import numpy as np
from numpy.random import *

sampling_rate = 44110
wave_form = randint(0,2,3600000)
th_min = - int(0.09*sampling_rate)
th_max = int(0.09*sampling_rate)
diff_th = th_max - th_min
wave_form_len = len(wave_form)
recording_arr = np.zeros(wave_form_len)
waveform_sum = np.sum(waveform[:th_max-1])

for th in range(wave_form_len):

    if(th_min<0):
        waveform_sum += wave_form[th_max]
        if (waveform_sum / th_max) * 100 <= 80:
            recording_arr[th] = 1

    if(th_min>=0)and(th_max<wave_form_len ):
        waveform_sum += wave_form[th_max]
        waveform_sum -= wave_form[th_min]
       if (waveform_sum /diff_th)*100 <=80:
           recording_arr[th] = 1

    if(th_max>=wave_form_len ):
        waveform_sum -= wave_form[th_min]
      if (waveform_sum /(wave_form_len -th_min))*100 <=80:
          recording_arr[th] = 1

    th_max += 1
    th_min += 1

Comments

[magichan]

2点ほど確認があります。

[magichan]

th_max > len(wave_form) 時の計算ですが、 (np.sum(wave_form[th_min:])/wave_form_len -th_min ではなくて (np.sum(wave_form[th_min:])/(wave_form_len -th_min) の間違いではないですか？

[watagasi_]

ご指摘ありがとうございます。その通りです。修正させていただきます

[magichan]

もう一点は、th_min > 0 かつ tmax > len(wave_form) 時は２つ目と３つ目の条件文がTrueとなり動作しておりますが、３つ目のみが動作するのが正しい動作ではありませんか？

[watagasi_]

これは失念していました…ありがとうございます！こちらも修正させていただきます。

Answer 1

ざっとみた限りですが、sumを無駄に繰り返し実行し過ぎじゃないでしょうか。
単純にth_min, th_maxを+1しながらループを回しているようですから、

waveform_sum += wave_form[th_max]
...
if (waveform_sum / th_max) * 100 <= 80:
...

といった感じで、ループの中で一つづつ足していくようにすればいいのではないかと思いました。

Comments

[watagasi_]

その方式だとインデックスがth_maxまでの累積値を求めることになりますが、「配列中の一定範囲の合計値」を、範囲をずらしながら毎回取得したいのでこのようなコードになっています

[KojiDoi]

それなら、範囲から外れた要素だけ引き算すればいいのでは？

[opyon]

元データが無いので回答が付かないのだと思いますよ。
現状だとエスパーして想像するしか無いですから。

[watagasi_]

回答有り難うございます。ご指摘の通り以下のように訂正し実行してみたところ、しばらくfor文の処理が実行されたあと「Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)」という文が表示され、このコード以降のプログラムが実行されずに終了しました。
wave_formはランダムな0と1で構成された長さ3,600,000の配列です
import numpy as np
import scipy.io.wavfile

sampling_rate, wave_form = scipy.io.wavfile.read(filename)
th_min = - int(0.09*sampling_rate)
th_max = int(0.09*sampling_rate)
diff_th = th_max - th_min
wave_form_len = len(wave_form)
recording_arr = np.zeros(wave_form_len)
waveform_sum = np.sum(waveform[:th_max-1])

for th in range(wave_form_len):

if(th_min<0):
waveform_sum += wave_form[th_max]
if (waveform_sum / th_max) * 100 <= 80:
recording_arr[th] = 1

if(th_min>=0):
waveform_sum += wave_form[th_max]
waveform_sum -= wave_form[th_min]
if (waveform_sum /diff_th)*100 <=80:
recording_arr[th] = 1

if(th_max>=len(wave_form)):
waveform_sum -= wave_form[th_min]
if (waveform_sum /wave_form_len -th_min)*100 <=80:
recording_arr[th] = 1

th_min += 1
th_max += 1

[opyon]

>wave_formはランダムな0と1で構成された長さ3,600,000の配列です
見る人が分かりやすいように少しでいいので具体例を書いたほうがいいと思いますよ。
ここではなく質問に追記で。

[opyon]

まだsampling_rateが不明ですね。出力結果の例もあると良いかと。
憶測ですが回答してくれる方はコードと元データをコピペするなりして動かして正しい結果が出るかチェックするはずです。
元データ、コード、出力結果が揃っていないと想像で作るの面倒でスルーされていることもあるかと。

[watagasi_]

頂いたご指摘を全て合わせて以下のように実装したところ、正常に動作した上で30秒ほどかかっていた動作が15秒にまで改善されました。
本来扱いたいwave_formの長さは1億ほどなので、もう少し高速化したいとは思いますが、なにか方法はありますでしょうか。
import numpy as np
from numpy.random import *

sampling_rate = 44110
wave_form = randint(0,2,3600000)
th_min = - int(0.09*sampling_rate)
th_max = int(0.09*sampling_rate)
diff_th = th_max - th_min
wave_form_len = len(wave_form)
recording_arr = np.zeros(wave_form_len)
waveform_sum = np.sum(waveform[:th_max-1])

for th in range(wave_form_len):

if(th_min<0):
waveform_sum += wave_form[th_max]
if (waveform_sum / th_max) * 100 <= 80:
recording_arr[th] = 1

if(th_min>=0)and(th_max<wave_form_len ):
waveform_sum += wave_form[th_max]
waveform_sum -= wave_form[th_min]
if (waveform_sum /diff_th)*100 <=80:
recording_arr[th] = 1

if(th_max>=wave_form_len ):
waveform_sum -= wave_form[th_min]
if (waveform_sum /(wave_form_len -th_min))*100 <=80:
recording_arr[th] = 1

th_min += 1
th_max += 1

[opyon]

コメントにコード全文貼り付けるのはやめましょう。
Pythonは特にインデントに意味があるので読みづらいです。
質問本文を編集してください。(2回目)。
1億あるなら最初から書くべきです。
後出しで要件や条件言われると「え？まだあるの？」ってなりますよ。