我需要一段提高模型匹配速度的哈希算法的python代码

以下是一段基于局部敏感哈希（LSH）的哈希算法的Python代码，可以用于提高模型匹配速度：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import LSHForest

# 假设有两个特征向量 X 和 Y
X = np.random.rand(1000, 100)
Y = np.random.rand(1000, 100)

# 创建 LSH 森林并拟合数据
lshf = LSHForest(n_estimators=10, random_state=42)
lshf.fit(X)

# 使用 LSH 森林快速匹配 Y 中的特征向量
distances, indices = lshf.kneighbors(Y, n_neighbors=1)

# 返回最近邻的距离和索引
print(distances)
print(indices)

这段代码使用了 `sklearn` 库中的 `LSHForest` 类来实现局部敏感哈希。首先，创建了两个随机的特征向量 `X` 和 `Y`，然后创建了一个 `LSHForest` 对象 `lshf`，并使用 `fit` 方法拟合 `X`。接下来，使用 `kneighbors` 方法在 `Y` 中查找每个特征向量的最近邻，返回的 `distances` 和 `indices` 分别是最近邻的距离和索引。

通过使用哈希算法，可以大大减少模型匹配的计算时间，提高匹配速度。