Wolfram 언어

확장된 확률 및 통계 기능

데이터 비닝의 성능 향상

데이터 비닝에 걸리는 시간을 비교합니다. 다음의 그래프는 다양한 샘플 크기와 빈 지정 속도를 비교 한 것입니다. 실험은 Intel Xeon Processor E3-1245 v2 3.40 GHz를 탑재 한 Windows 10 시스템을 사용하여 이루어졌습니다. 하단의 숫자는 버전 11이 버전 10에 비해 얼마나 빠른지를 나타냅니다.

비균일 일차원 빈의 예를 알아봅니다.

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In[1]:=
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SeedRandom[1]; rlist = Sort[RandomReal[1, 100]]; Table[ BlockRandom[SeedRandom["MarketingExample"]; data = RandomReal[1, n]]; Mean[Table[First[AbsoluteTiming[BinCounts[data, {rlist}];]], {5}]] , {n, {100, 10000, 1000000}}]
Out[139]=

비균일 이차원 빈의 예를 알아봅니다.

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In[2]:=
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SeedRandom[1]; rlist1 = Sort[RandomReal[1, 100]]; rlist2 = Sort[RandomReal[1, 100]]; Table[ BlockRandom[SeedRandom["MarketingExample"]; data = RandomReal[1, {n, 2}]]; Mean[Table[ First[AbsoluteTiming[BinCounts[data, {rlist1}, {rlist2}];]], {5}]] , {n, {100, 10000, 1000000}}]
Out[141]=

균일한 일차원 빈의 예를 알아봅니다.

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In[3]:=
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Table[ BlockRandom[SeedRandom["MarketingExample"]; data = RandomReal[1, n]]; Mean[Table[First[AbsoluteTiming[BinCounts[data, {0, 1, 0.1}];]], {5}]] , {n, {10000, 100000, 1000000}}]
Out[143]=

균일한 이차원 빈의 예를 알아봅니다.

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In[4]:=
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Table[ BlockRandom[SeedRandom["MarketingExample"]; data = RandomReal[1, {n, 2}]]; Mean[Table[ First[AbsoluteTiming[ BinCounts[data, {0, 1, 0.1}, {0, 1, 0.1}];]], {5}]] , {n, {10000, 100000, 1000000}}]
Out[145]=

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