Блог

Я занимаюсь Python проектом и пытаюсь сократить некоторое вычислительное время при начале использования Pandas . В настоящее время код является:

 for c1 in centres1:
    for c2 in centres2:
        if ((c1[0]-c2[0])**2   (c1[1]-c2[1])**2) < search_rad*search_rad:
            possible_commet.append([c1,c2])
 

Я пытаюсь поместить centres1 и centres2 в рамки данных, а затем сравнить каждое значение друг с другом. Помогут ли панды мне сократить это время? (в настоящее 2 mins время ). Если нет, то как я мог бы обойти это?
Спасибо

К сожалению, это никогда не будет быстрым, так как вы собираетесь выполнять n операций в квадрате. Например, если вы сравниваете n объекты, где n = 1000 у вас есть только 1 миллион сравнений. Если, однако, у вас есть n = 10_000 , то у вас 100 миллионов сравнений. Проблема, увеличенная в 10 раз, становится в 100 раз медленнее.

тем не менее, для циклов в python это относительно дорого. Использование такой библиотеки, как pandas, может означать, что вы можете выполнить только один вызов функции и сократите время. Без каких-либо входных данных трудно оказать дальнейшую помощь, но ниже должны быть приведены некоторые строительные блоки

 import pandas

df1 = pandas.Dataframe(centres1)
df2 = pandas.Dataframe(centres2)

df3 = df1.merge(df2, how = 'cross')
df3['combined_centre'] = ((df3['0_x']-df2['0_y']**2   (df1['1_x']-df['1_y'])**2)

df3[df3['prod'] > search_rad**2
 

Да, конечно, панды помогут сократить по крайней мере некоторое время, которое будет меньше того, что вы получаете прямо сейчас, но вы можете попробовать это:

   for i,j in zip(center1, center2):
      if ((c1[0]-c2[0])**2   (c1[1]-c2[1])**2) < search_rad*search_rad:
        possible_commet.append([c1,c2])