执行上述代码在 factors的数量超过200时 运行时间会变得很长有办法优化嘛?
时间: 2024-03-28 09:42:26 浏览: 16
当 `factors` 的数量很大时,`product(*loopval)` 生成的元素数量也会很大,导致性能下降。为了避免这种情况,可以考虑使用生成器表达式代替列表推导式来创建 `values`,以延迟生成元素。然后,可以使用 `itertools.islice()` 函数从生成器中获取一部分元素,以避免一次性生成所有元素。
另外,可以考虑使用 NumPy 的 `random.permutation()` 函数来生成随机排列,以避免使用 Pandas 的 `reindex()` 函数。
因此,以下是一些可能的优化方式:
```
import numpy as np
import pandas as pd
from itertools import product, islice
def doe(factors, n_samples=None):
df_col = list(factors.keys())
loopval = list(factors.values())
arrays = [np.arange(len(val)) for val in loopval]
index = pd.MultiIndex.from_product(loopval, names=df_col)
df = pd.DataFrame(index=index).reset_index()
df.index.name = "标准序"
df.reset_index(inplace=True)
df["标准序"] += 1
if n_samples is None:
n_samples = df.shape[0]
rand_idx = np.random.permutation(df.shape[0])[:n_samples]
values = (list(i) for i in islice(product(*loopval), n_samples))
df = pd.DataFrame(values, columns=df_col)
df["标准序"] = rand_idx + 1
df = df.reindex(rand_idx).reset_index(drop=True)
return df
```
这个版本的代码使用了 `islice()` 函数和随机索引来延迟生成元素,并且使用 NumPy 的 `random.permutation()` 函数来生成随机排列。它还添加了一个可选参数 `n_samples`,以使用户可以指定生成的样本数。如果不指定,则将生成与输入因素数量相同的样本数。
请注意,这些优化方式可能会提高代码的性能,但具体的效果取决于输入因素的数量和样本数。如果您仍然遇到性能问题,请考虑使用更高级的优化技术,例如并行计算或分布式计算。