定义
因子分解:将每个唯一的对象映射为唯一的整数。通常,映射到的整数范围是从零到n-1,其中n是唯一对象的数目。两种变化也是典型的。类型1是按照唯一对象的标识顺序进行编号的位置。类型2首先对唯一对象进行排序,然后应用与类型1相同的过程。
设置
考虑元组列表tups
tups = [(1, 2), ('a', 'b'), (3, 4), ('c', 5), (6, 'd'), ('a', 'b'), (3, 4)]
我想把它分解成
^{pr2}$我知道有很多方法可以做到这一点。但是,我想尽可能有效地完成这项工作。在
我尝试过的
pandas.factorize
并得到一个错误。。。在
pd.factorize(tups)[0]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-84-c84947ac948c> in <module>()
----> 1 pd.factorize(tups)[0]
//anaconda/envs/3.6/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/algorithms.py in factorize(values, sort, order, na_sentinel, size_hint)
553 uniques = vec_klass()
554 check_nulls = not is_integer_dtype(original)
--> 555 labels = table.get_labels(values, uniques, 0, na_sentinel, check_nulls)
556
557 labels = _ensure_platform_int(labels)
pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_labels (pandas/_libs/hashtable.c:21804)()
ValueError: Buffer has wrong number of dimensions (expected 1, got 2)
或者numpy.unique
得到错误的结果。。。在
np.unique(tups, return_inverse=1)[1]
array([0, 1, 6, 7, 2, 3, 8, 4, 5, 9, 6, 7, 2, 3])
我可以在元组的散列上使用它们中的任何一个
pd.factorize([hash(t) for t in tups])[0]
array([0, 1, 2, 3, 4, 1, 2])
耶!这就是我想要的。。。有什么问题吗?在
第一个问题
看看这项技术的性能下降
lst = [10, 7, 4, 33, 1005, 7, 4]
%timeit pd.factorize(lst * 1000)[0]
1000 loops, best of 3: 506 µs per loop
%timeit pd.factorize([hash(i) for i in lst * 1000])[0]
1000 loops, best of 3: 937 µs per loop
第二个问题
哈希不能保证是唯一的!在
问题
什么是对元组列表进行因子分解的超快速方法?在
时间
两个轴都在log空间中
code
from itertools import count
def champ(tups):
d = {}
c = count()
return np.array(
[d[tup] if tup in d else d.setdefault(tup, next(c)) for tup in tups]
)
def root(tups):
return pd.Series(tups).factorize()[0]
def iobe(tups):
return np.unique(tups, return_inverse=True, axis=0)[1]
def get_row_view(a):
void_dt = np.dtype((np.void, a.dtype.itemsize * np.prod(a.shape[1:])))
a = np.ascontiguousarray(a)
return a.reshape(a.shape[0], -1).view(void_dt).ravel()
def diva(tups):
return np.unique(get_row_view(np.array(tups)), return_inverse=1)[1]
def gdib(tups):
return pd.factorize([str(t) for t in tups])[0]
from string import ascii_letters
def tups_creator_1(size, len_of_str=3, num_ints_to_choose_from=1000, seed=None):
c = len_of_str
n = num_ints_to_choose_from
np.random.seed(seed)
d = pd.DataFrame(np.random.choice(list(ascii_letters), (size, c))).sum(1).tolist()
i = np.random.randint(n, size=size)
return list(zip(d, i))
results = pd.DataFrame(
index=pd.Index([100, 1000, 5000, 10000, 20000, 30000, 40000, 50000], name='Size'),
columns=pd.Index('champ root iobe diva gdib'.split(), name='Method')
)
for i in results.index:
tups = tups_creator_1(i, max(1, int(np.log10(i))), max(10, i // 10))
for j in results.columns:
stmt = '{}(tups)'.format(j)
setup = 'from __main__ import {}, tups'.format(j)
results.set_value(i, j, timeit(stmt, setup, number=100) / 100)
results.plot(title='Avg Seconds', logx=True, logy=True)
一个简单的方法是使用
dict
来保存以前的访问:如果您需要保持数字的连续性,则稍微改变一下:
^{pr2}$或者另写:
@AChampion's
使用setdefault
让我想知道defaultdict
是否可以用来解决这个问题。所以从AC的回答中随意抄袭:其他SO问题中的计时显示
^{pr2}$defaultdict
比直接使用setdefault
要慢一些。不过,这种方法的简洁性还是很有吸引力的。在将元组列表初始化为序列,然后调用
factorize
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