不幸的是,功能很慢.
我做了一些搜索,我能找到的最好的是:
http://lemire.me/blog/archives/2008/12/17/fast-argmax-in-python/
def fastest_argmax(array):
array = list( array )
return array.index(max(array))
不幸的是,这个解决方案仍然只有np.max的一半,我想我应该能找到与np.max一样快的东西.
x = np.random.randn(10)
%timeit np.argmax( x )
10000 loops, best of 3: 21.8 us per loop
%timeit fastest_argmax( x )
10000 loops, best of 3: 20.8 us per loop
请注意,我将此应用于Pandas DataFrame Groupby
例如.
%timeit grp2[ 'ODDS' ].agg( [ fastest_argmax ] )
100 loops, best of 3: 8.8 ms per loop
%timeit grp2[ 'ODDS' ].agg( [ np.argmax ] )
100 loops, best of 3: 11.6 ms per loop
数据如下所示:
grp2[ 'ODDS' ].head()
Out[60]:
EVENT_ID SELECTION_ID
104601100 4367029 682508 3.05
682509 3.15
682510 3.25
682511 3.35
5319660 682512 2.04
682513 2.08
682514 2.10
682515 2.12
682516 2.14
5510310 682520 4.10
682521 4.40
682522 4.50
682523 4.80
682524 5.30
5559264 682526 5.00
682527 5.30
682528 5.40
682529 5.50
682530 5.60
5585869 682533 1.96
682534 1.97
682535 1.98
682536 2.02
682537 2.04
6064546 682540 3.00
682541 2.74
682542 2.76
682543 2.96
682544 3.05
104601200 4916112 682548 2.64
682549 2.68
682550 2.70
682551 2.72
682552 2.74
5315859 682557 2.90
682558 2.92
682559 3.05
682560 3.10
682561 3.15
5356995 682564 2.42
682565 2.44
682566 2.48
682567 2.50
682568 2.52
5465225 682573 1.85
682574 1.89
682575 1.91
682576 1.93
682577 1.94
5773661 682588 5.00
682589 4.40
682590 4.90
682591 5.10
6013187 682592 5.00
682593 4.20
682594 4.30
682595 4.40
682596 4.60
104606300 2489827 683438 4.00
683439 3.90
683440 3.95
683441 4.30
683442 4.40
3602724 683446 2.16
683447 2.32
Name: ODDS, Length: 65, dtype: float64
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