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是否calculate_feature_matrix使用诸如 numba 之类的任何库来提高性能？
最佳答案
我是 Featuretools 的维护者之一。 calculate_feature_matrix目前仅使用 Pandas/Numpy/Scipy 中的函数来提高原始 Python 的性能。有几个领域使用 numba 或 Cython 可能会有所帮助，尤其是在 PandasBackend 中类和单个特征计算函数。
但是，这样做需要 C 编译器或已编译的 C 代码，因此会增加安装的额外复杂性。由于这种复杂性，它目前在我们的优先级列表中并不高，但我们可能会考虑在 future 添加它。
相反，我们更专注于更大数据集的可扩展性，这涉及并行化而不是子程序优化。
关于data-science - 计算特征矩阵时提高性能？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49215597/
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关闭。这个问题不满足Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 想改善这个问题吗？更新问题，使其成为 on-topic对于堆栈溢出。 4年前关闭。 Improve thi
关闭。这个问题需要更多focused .它目前不接受答案。 想改进这个问题吗？ 更新问题，使其只关注一个问题 editing this post . 关闭 6 年前。 Improve this qu
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