Question

我正在尝试计算值对的出现次数。运行以下代码时，numpy版本（pairs_frequency2）比依赖collections.Counter的版本慢50％以上（点数增加时，情况会更糟）。有人可以解释原因。

是否可以进行numpy重写以获得更好的性能？

谢谢。

import numpy as np
from collections import Counter

def pairs_frequency(x, y):
    counts = Counter(zip(x, y))
    res = np.array([[f, a, b] for ((a, b), f) in counts.items()])
    return res[:, 0], res[:, 1], res[:, 2]

def pairs_frequency2(x, y):
    unique, counts = np.unique(np.column_stack((x,y)), axis=0, return_counts=True)
    return counts, unique[:,0], unique[:,1]


x = np.random.randint(low=1, high=11, size=50000)
y = x + np.random.randint(1, 5, size=x.size)

%timeit pairs_frequency(x, y)

%timeit pairs_frequency2(x, y)

Answer 1

numpy.unique对其参数进行排序，因此其时间复杂度为O（n * log（n））。看起来Counter类可能是O（n）。

如果数组中的值是不是太大的非负整数，则此版本非常快：

def pairs_frequency3(x, y, maxval=15):
    z = maxval*x + y
    counts = np.bincount(z)
    pos = counts.nonzero()[0]
    ux, uy = np.divmod(pos, maxval)
    return counts[pos], ux, uy

将maxval设置为1加上x和y中的最大值。（您可以删除参数，然后添加代码以在函数中找到最大值。）

计时（{x和y是在问题中生成的）：

In [13]: %timeit pairs_frequency(x, y)
13.8 ms ± 77.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [14]: %timeit pairs_frequency2(x, y)
32.9 ms ± 631 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [15]: %timeit pairs_frequency3(x, y)
129 µs ± 1.03 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

请注意第三个结果的时间单位的变化。

pairs_frequency3以与pairs_frequency2相同的顺序返回数组，因此很容易验证它们是否返回相同的值：

In [26]: counts2, x2, y2 = pairs_frequency2(x, y)

In [27]: counts3, x3, y3 = pairs_frequency3(x, y)

In [28]: np.all(counts2 == counts3) and np.all(x2 == x3) and np.all(y2 == y3)
Out[28]: True

numpy.unique vs collections.Counter性能问题

1 个答案: