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我在 Python 中使用了很多 argmin
和 argmax
。
不幸的是,这个功能很慢。
我四处搜索了一下,我能找到的最好的在这里:
http://lemire.me/blog/archives/2008/12/17/fast-argmax-in-python/
def fastest_argmax(array):
array = list( array )
return array.index(max(array))
不幸的是,这个解决方案仍然只有 np.max
的一半快,我想我应该能够找到与 np.max
一样快的东西。
x = np.random.randn(10)
%timeit np.argmax( x )
10000 loops, best of 3: 21.8 us per loop
%timeit fastest_argmax( x )
10000 loops, best of 3: 20.8 us per loop
请注意,我将其应用于 Pandas DataFrame Groupby
例如
%timeit grp2[ 'ODDS' ].agg( [ fastest_argmax ] )
100 loops, best of 3: 8.8 ms per loop
%timeit grp2[ 'ODDS' ].agg( [ np.argmax ] )
100 loops, best of 3: 11.6 ms per loop
grp2[ 'ODDS' ].head()
看起来像这样:
EVENT_ID SELECTION_ID
104601100 4367029 682508 3.05
682509 3.15
682510 3.25
682511 3.35
5319660 682512 2.04
682513 2.08
682514 2.10
682515 2.12
682516 2.14
5510310 682520 4.10
682521 4.40
682522 4.50
682523 4.80
682524 5.30
5559264 682526 5.00
682527 5.30
682528 5.40
682529 5.50
682530 5.60
5585869 682533 1.96
682534 1.97
682535 1.98
682536 2.02
682537 2.04
6064546 682540 3.00
682541 2.74
682542 2.76
682543 2.96
682544 3.05
104601200 4916112 682548 2.64
682549 2.68
682550 2.70
682551 2.72
682552 2.74
5315859 682557 2.90
682558 2.92
682559 3.05
682560 3.10
682561 3.15
5356995 682564 2.42
682565 2.44
682566 2.48
682567 2.50
682568 2.52
5465225 682573 1.85
682574 1.89
682575 1.91
682576 1.93
682577 1.94
5773661 682588 5.00
682589 4.40
682590 4.90
682591 5.10
6013187 682592 5.00
682593 4.20
682594 4.30
682595 4.40
682596 4.60
104606300 2489827 683438 4.00
683439 3.90
683440 3.95
683441 4.30
683442 4.40
3602724 683446 2.16
683447 2.32
Name: ODDS, Length: 65, dtype: float64
最佳答案
事实证明,np.argmax
非常快,但 仅 原生 numpy 数组。国外的数据,几乎所有的时间都花在了转换上:
In [194]: print platform.architecture()
('64bit', 'WindowsPE')
In [5]: x = np.random.rand(10000)
In [57]: l=list(x)
In [123]: timeit numpy.argmax(x)
100000 loops, best of 3: 6.55 us per loop
In [122]: timeit numpy.argmax(l)
1000 loops, best of 3: 729 us per loop
In [134]: timeit numpy.array(l)
1000 loops, best of 3: 716 us per loop
我称您的函数“效率低下”,因为它首先将所有内容转换为列表,然后迭代 2 次(实际上是 3 次迭代 + 列表构造)。
我打算建议像这样只迭代一次的东西:
def imax(seq):
it=iter(seq)
im=0
try: m=it.next()
except StopIteration: raise ValueError("the sequence is empty")
for i,e in enumerate(it,start=1):
if e>m:
m=e
im=i
return im
但是,事实证明您的版本更快,因为它迭代了很多次,但它是用 C 代码而不是 Python 代码完成的。 C 就是快得多 - 即使考虑到转换也花费了大量时间这一事实:
In [158]: timeit imax(x)
1000 loops, best of 3: 883 us per loop
In [159]: timeit fastest_argmax(x)
1000 loops, best of 3: 575 us per loop
In [174]: timeit list(x)
1000 loops, best of 3: 316 us per loop
In [175]: timeit max(l)
1000 loops, best of 3: 256 us per loop
In [181]: timeit l.index(0.99991619010758348) #the greatest number in my case, at index 92
100000 loops, best of 3: 2.69 us per loop
因此,进一步加快速度的关键知识是了解序列中数据的原生格式(例如,您是否可以省略转换步骤或使用/编写该格式的其他原生功能)。
顺便说一句,您可能会通过使用 aggregate(max_fn)
而不是 agg([max_fn])
获得一些加速。
关于python - 速度较慢的 numpy.argmax/argmin 的更快替代品,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/26816590/
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