python如何能把嵌套的for loop提升运行效率，比如以下代码，感谢
D=15 #####数据个数
container=[]
for i in range(D):
N=50+10*i ######区间长度
A=int(len(close)/N) ########区间个数
container1=[]
for j in range(A):
data_group=close[j*N:(j+1)*N] #######单一区间
mean=data_group.mean()
std=data_group.std()
container2=[] ##########单一区间累积离差的container
for k in range(len(data_group)):
data_diff=data_group.iloc[0:k+1]-mean
container2.append(data_diff.sum())
RS=(np.max(container2)-np.min(container2))/std ######单一区间极差####
参考GPT和自己的思路：
对于嵌套的for loop，可以考虑使用numpy中的向量化操作，尽量避免使用for loop，因为对于大型数据集，for loop的效率会很低。以下是针对上面的代码的优化建议：
使用numpy中的数组操作代替for loop
将close数组切片后存储到二维数组中，然后使用numpy的函数操作进行计算，比如mean、std、max、min等，可以大大提高运行效率。
将for loop嵌套改为单层for loop
将多层for loop合并成单层for loop，可以减少循环次数，进而提高效率。
尽量避免使用列表容器
对于大量数据的存储，建议使用numpy的数组操作代替列表容器，在处理大数据时，numpy数组操作比python列表更快，因为numpy会占用更少的内存。
综上所述，可以使用numpy中的数组操作代替for loop循环，使用单层for loop进行计算，同时还可以使用numpy的数组代替列表容器来优化上述代码的运行效率。
可以考虑使用numpy的向量化操作来替代嵌套的for loop，以提高运行效率。以下是针对你的代码进行向量化改进的示例代码：
import numpy as np
D = 15 # 数据个数
container = []
for i in range(D):
N = 50 + 10 * i # 区间长度
A = int(len(close) / N) # 区间个数
container1 = []
for j in range(A):
data_group = close[j*N:(j+1)*N] # 单一区间
mean = np.mean(data_group)
std = np.std(data_group)
data_diff = np.cumsum(data_group - mean) # 累积离差
container2 = np.concatenate(([data_diff[0]], np.diff(data_diff))) # 单一区间累积离差
RS = (np.max(container2) - np.min(container2)) / std # 单一区间极差
container1.append(RS)
container.append(container1)
这里使用了numpy的cumsum函数来进行累积离差的计算，同时使用了numpy的diff函数来计算差分，避免了使用嵌套的for loop。同时，将多个append操作合并为一个concatenate操作，进一步提高了效率。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: