有效地更新得分矩阵中的值

Question

我一直在计算相关矩阵，每次都是随机排列基础数据的顺序。当随机数据的相关分数大于或等于有序数据确定的原始相关性时，我想用+1更新评分矩阵中的相应单元格。（评分矩阵中所有单元格均以零开始）。你知道吗

由于我正在处理的矩阵的大小，我想找出一种有效的方法。到目前为止，我所做的工作效率低下，而且耗时太长。我想知道是否有矩阵操作风格的方法来解决这个问题，而不是像我目前正在做的那样迭代：

for i, j in product(data_sorted.index, data_sorted.columns):

    # if random correlation is as good as or better than sorted correlation
    if data_random.loc[i, j] >= data_sorted.loc[i, j]:

        # update scoring matrix
        scoring_matrix[sorted_index_list.index(i)][sorted_column_list.index(j)] += 1

我粗略地计算了这个方法的时间，发现对我的矩阵中的一行执行这个操作大约需要4.2秒，这看起来有些过分。你知道吗

任何帮助他都会非常感激。你知道吗

Answer 1

假设所有的东西都有相同的索引，这应该像预期的那样工作，而且非常快。你知道吗

scoring_matrix += (data_random >= data_sorted).astype(int)