“Cara tercepat untuk menghitung jarak yang bijaksana Python” Kode Jawaban

Cara tercepat untuk menghitung jarak yang bijaksana Python

#my_cython.pyx
import numpy as np
cimport numpy as np
import cython

cdef extern from "math.h":
    double abs(double t)

@cython.wraparound(False)
@cython.boundscheck(False)
def pairwise_distance(np.ndarray[np.double_t, ndim=1] r):
    cdef int i, j, c, size
    cdef np.ndarray[np.double_t, ndim=1] ans
    size = sum(range(1, r.shape[0]+1))
    ans = np.empty(size, dtype=r.dtype)
    c = -1
    for i in range(r.shape[0]):
        for j in range(i, r.shape[0]):
            c += 1
            ans[c] = abs(r[i] - r[j])
    return ans

# main.py
import numpy as np
import random

import pyximport; pyximport.install()
from my_cython import pairwise_distance

r = np.array([random.randrange(1, 1000) for _ in range(0, 1000)], dtype=float)

pairwise_distance(r)
 
Real Raccoon

Cara tercepat untuk menghitung jarak yang bijaksana Python

import numpy as np
import random
import sklearn.metrics.pairwise
import scipy.spatial.distance

r = np.array([random.randrange(1, 1000) for _ in range(0, 1000)])
c = r[:, None]

def option1(r):
    dists = np.abs(r - r[:, None])

def option2(r):
    dists = scipy.spatial.distance.pdist(r, 'cityblock')

def option3(r):
    dists = sklearn.metrics.pairwise.manhattan_distances(r)

In [36]: timeit option1(r)
100 loops, best of 3: 5.31 ms per loop

In [37]: timeit option2(c)
1000 loops, best of 3: 1.84 ms per loop

In [38]: timeit option3(c)
100 loops, best of 3: 11.5 ms per loop
Real Raccoon

Jawaban yang mirip dengan “Cara tercepat untuk menghitung jarak yang bijaksana Python”

Pertanyaan yang mirip dengan “Cara tercepat untuk menghitung jarak yang bijaksana Python”

Lebih banyak jawaban terkait untuk “Cara tercepat untuk menghitung jarak yang bijaksana Python” di Python

Jelajahi jawaban kode populer menurut bahasa

Jelajahi bahasa kode lainnya