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我正在学习 python 并遇到了 this example我以前见过的模型的模拟。其中一个函数看起来太长了,所以我认为尝试提高它的效率是个好习惯。我的尝试虽然需要更少的代码,但速度大约是原来的 1/60。是的,我把它弄糟了 60 倍。
我的问题是,我哪里做错了?我已尝试对函数的各个部分进行计时,但看不出瓶颈在哪里。
这是原始函数。它适用于人们生活在网格上的模型,他们的幸福取决于他们是否与大多数邻居属于同一种族。 (这是谢林的 segregation model。)所以我们给它一个人的 x,y 坐标,并通过检查每个邻居的种族来确定他们的幸福程度。
def is_unhappy(self, x, y):
race = self.agents[(x,y)]
count_similar = 0
count_different = 0
if x > 0 and y > 0 and (x-1, y-1) not in self.empty_houses:
if self.agents[(x-1, y-1)] == race:
count_similar += 1
else:
count_different += 1
if y > 0 and (x,y-1) not in self.empty_houses:
if self.agents[(x,y-1)] == race:
count_similar += 1
else:
count_different += 1
if x < (self.width-1) and y > 0 and (x+1,y-1) not in self.empty_houses:
if self.agents[(x+1,y-1)] == race:
count_similar += 1
else:
count_different += 1
if x > 0 and (x-1,y) not in self.empty_houses:
if self.agents[(x-1,y)] == race:
count_similar += 1
else:
count_different += 1
if x < (self.width-1) and (x+1,y) not in self.empty_houses:
if self.agents[(x+1,y)] == race:
count_similar += 1
else:
count_different += 1
if x > 0 and y < (self.height-1) and (x-1,y+1) not in self.empty_houses:
if self.agents[(x-1,y+1)] == race:
count_similar += 1
else:
count_different += 1
if x > 0 and y < (self.height-1) and (x,y+1) not in self.empty_houses:
if self.agents[(x,y+1)] == race:
count_similar += 1
else:
count_different += 1
if x < (self.width-1) and y < (self.height-1) and (x+1,y+1) not in self.empty_houses:
if self.agents[(x+1,y+1)] == race:
count_similar += 1
else:
count_different += 1
if (count_similar+count_different) == 0:
return False
else:
return float(count_similar)/(count_similar+count_different) < self.similarity_threshold
这是我的代码,正如我所说,它要慢得多。我想通过创建一个“偏移量”列表来避免上面所有的 if 语句,以添加到每个人的坐标以确定可能的邻居的位置,检查这是否是一个有效的位置,然后检查邻居的种族。
def is_unhappy2(self, x, y):
thisRace = self.agents[(x,y)]
count_same = 0
count_other = 0
for xo, yo in list(itertools.product([-1,0,1],[-1,0,1])):
if xo==0 and yo==0:
# do nothing for case of no offset
next
else:
# check if there's a neighbor at the offset of (xo, yo)
neighbor = tuple(np.add( (x,y), (xo,yo) ))
if neighbor in self.agents.keys():
if self.agents[neighbor] == thisRace:
count_same += 1
else:
count_other += 1
if count_same+count_other == 0:
return False
else:
return float(count_same) / (count_same + count_other) < self.similarity threshold
(创建该类的其余代码是 on the site,示例来自此处。)
下面是计时结果:
%timeit s.is_unhappy2(49,42)
100 loops, best of 3: 5.99 ms per loop
%timeit s.is_unhappy(49,42)
10000 loops, best of 3: 103 µs per loop
我希望具有 Python 知识的人可以立即看到我做错了什么,而不必深入了解其余代码的细节。你能看出为什么我的代码比原来的代码差这么多吗?
最佳答案
不要使用np.add
,只需使用neighbor = (x+xo, y+yo)
。这应该会使它更快(在我的小测试中快 10 倍)。
你也可以...
.keys()
的情况下询问 self.agents: 中的邻居
列表
xo 或 yo
并且没有空的 if block 结果:
for xo, yo in itertools.product([-1,0,1],[-1,0,1]):
if xo or yo:
neighbor = self.agents.get((x+xo, y+yo))
if neighbor is not None:
if neighbor == thisRace:
count_same += 1
else:
count_other += 1
你可以添加
self.neighbor_deltas = tuple(set(itertools.product([-1,0,1],[-1,0,1])) - {(0, 0)})
到类初始化器,然后你的函数可以只使用那些预先计算的增量:
for xo, yo in self.neighbor_deltas:
neighbor = self.agents.get((x+xo, y+yo))
if neighbor is not None:
if neighbor == thisRace:
count_same += 1
else:
count_other += 1
顺便说一下,祝贺您决定改进该作者荒谬的重复代码。
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