我有一个简单的代码：
读取轨迹文件，该文件可以看作存储在 Y 中的二维数组列表（空间中的位置列表）
然后我想计算每对（scipy.pdist 样式）的 RMSD
我的代码工作正常：
trajectory = read("test.lammpstrj", index="::")
m = len(trajectory)
#.get_positions() return a 2d numpy array
Y = np.array([snapshot.get_positions() for snapshot in trajectory])
b = [np.sqrt(((((Y[i]- Y[j])**2))*3).mean()) for i in range(m) for j in range(i + 1, m)]
此代码使用 python3.10 在 0.86 秒内执行，使用 Julia1.8 同类代码在 0.46 秒内执行
我计划拥有更大的轨迹（~ 200,000 个元素），是否可以使用 python 获得加速，还是应该坚持使用 Julia？