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python - Python 列联表

问题描述

作为我正在编写的项目的一部分，我正在生成很多很多列联表。

工作流程是：

最初，我这样写：

def make_table(x, y, num_bins):
    ctable = np.zeros((num_bins, num_bins), dtype=np.dtype(int))
    for xn, yn in zip(x, y):
        ctable[xn, yn] += 1
    return ctable

这工作得很好，但是太慢了，以至于它占用了整个项目运行时间的 90%。

我能想到的最快的纯 python 优化是这样的：

def make_table(x, y, num_bins):
    ctable = np.zeros(num_bins ** 2, dtype=np.dtype(int))
    reindex = np.dot(np.stack((x, y)).transpose(), 
                     np.array([num_bins, 1]))
    idx, count = np.unique(reindex, return_counts=True)
    for i, c in zip(idx, count):
        ctable[i] = c
    return ctable.reshape((num_bins, num_bins))

这（不知何故）要快得多，但对于看起来不应该成为瓶颈的东西来说，它仍然相当昂贵。是否有任何有效的方法可以做到这一点，我只是没有看到，或者我应该放弃并在 cython 中做到这一点？

此外，这是一个基准测试功能。

def timetable(func):
    size = 5000
    bins = 10
    repeat = 1000
    start = time.time()
    for i in range(repeat):
        x = np.random.randint(0, bins, size=size)
        y = np.random.randint(0, bins, size=size)
        func(x, y, bins)
    end = time.time()
    print("Func {na}: {ti} Ms".format(na=func.__name__, ti=(end - start)))

标签： pythonnumpyinformation-theory

解决方案

将 的元素表示np.stack((x, y))为整数的巧妙技巧可以变得更快：

In [92]: %timeit np.dot(np.stack((x, y)).transpose(), np.array([bins, 1]))
109 µs ± 6.55 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

In [94]: %timeit bins*x + y
12.1 µs ± 260 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

此外，您的第二个解决方案的最后一部分可以稍微简化，只需考虑

np.unique(bins * x + y, return_counts=True)[1].reshape((bins, bins))

更重要的是，由于我们正在处理等间距的非负整数，np.bincount因此性能会更好np.unique；有了这个，上面归结为

np.bincount(bins * x + y).reshape((bins, bins))

总而言之，这为您当前正在做的事情提供了相当多的性能：

In [78]: %timeit make_table(x, y, bins)  # Your first solution
3.86 ms ± 159 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [79]: %timeit make_table2(x, y, bins)  # Your second solution
443 µs ± 23.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

In [101]: %timeit np.unique(bins * x + y, return_counts=True)[1].reshape((bins, bins))
307 µs ± 25 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

In [118]: %timeit np.bincount(bins * x + y).reshape((10, 10))
30.3 µs ± 3.44 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

您可能还想知道np.histogramdd哪个同时处理舍入和分箱，尽管它可能会比舍入和使用慢np.bincount。

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