import numpy as np import pandas as pd from itertools import product def doe(factors): loopval = [] df_col = [] values = [] for i in factors.keys(): df_col.append(i) loopval.append(factors[i]) for i in product(*loopval): values.append(list(i)) df = pd.DataFrame(values,columns=df_col) df_col.append("标准序") df["标准序"] = df.index.copy() + 1 df = df.reindex(np.random.permutation(df.index)).reset_index(drop=True) return df 优化这段代码并提高性能

这段代码中的主要性能瓶颈在于使用了循环和列表操作，可以使用numpy中的函数来替换循环并且使用pandas中的内置函数来替换列表操作，从而提高性能。

以下是优化后的代码：

import numpy as np
import pandas as pd

def doe(factors):
df_col = list(factors.keys())
values = np.array(np.meshgrid(*factors.values())).T.reshape(-1, len(factors))
df = pd.DataFrame(values, columns=df_col)
df["标准序"] = np.arange(1, len(df)+1)
df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
return df

优化后的代码使用了numpy中的函数meshgrid和reshape来替换了循环和列表操作，使用了pandas中的内置函数sample来替换列表操作，从而提高了性能。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd from itertools import product def doe(factors): loopval = [] df_col = [] values = [] for i in factors.keys(): df_col.append(i) loopval.append(factors[i]) for i in product(*loopval): values.append(list(i)) df = pd.DataFrame(values,columns=df_col) df_col.append("标准序") df["标准序"] = df.index.copy() + 1 df = df.reindex(np.random.permutation(df.index)).reset_index(drop=True) return df 优化这段代码并提高性能

以下是对代码进行优化并提高性能的几个建议：

1. 使用列表推导式代替循环添加元素到列表中：

   df_col = list(factors.keys())
   loopval = list(factors.values())
   values = [list(i) for i in product(*loopval)]

2. 使用 pandas 的 MultiIndex 代替添加“标准序”列：

   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()

3. 将 DataFrame 的 index 重命名为“标准序”：

   df.index.name = "标准序"
   df.reset_index(inplace=True)
   df["标准序"] += 1

4. 使用 inplace=True 直接在 DataFrame 上进行操作，避免重复创建 DataFrame。

综上所述，优化后的代码如下：

   import numpy as np 
   import pandas as pd 
   from itertools import product 

   def doe(factors): 
       df_col = list(factors.keys())
       loopval = list(factors.values())
       values = [list(i) for i in product(*loopval)]
       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
       df.reindex(np.random.permutation(df.index), inplace=True)
       return df  

以上是一些可能的优化方式，具体优化效果还需根据数据量和具体情况进行实际测试。

解释代码：import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFreme

这段代码导入了三个库：NumPy、Pandas和Pandas中的DataFrame类。

- `import numpy as np`：这行代码将NumPy库导入，并将其命名为“np”，这是一个惯例。这样做的好处是，可以用np来代替numpy，使代码更简洁易读。
- `import pandas as pd`：这行代码将Pandas库导入，并将其命名为“pd”，同样也是一个惯例。这样做的好处是，可以用pd来代替pandas，使代码更简洁易读。
- `from pandas import DataFrame`：这行代码从Pandas库中导入DataFrame类。这个类是Pandas中最常用的数据结构之一，用于处理表格数据。

综上，这段代码的作用是导入NumPy和Pandas库，并从Pandas库中导入DataFrame类，以便在代码中使用这些库和类。