‹›Probabilidade e estatística aprofundadasMelhor desempenho de binning de dados
Compare os tempos de agrupamento de dados. Os gráficos abaixo mostram as comparações de velocidade de diferentes tamanhos de amostras e especificações de compartimentos. Os experimentos foram realizados em um sistema Windows 10 com um processador Intel Xeon E3-1245 v2 3,40 GHz. O número na parte inferior mostra o quanto a versão 11 é mais rápida que a versão 10.
Compartimentos unidimensionais não uniformes.
mostre o input completo da Wolfram Language
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}}]
Compartimentos bidimensionais não uniformes.
mostre o input completo da Wolfram Language
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}}]
Compartimentos unidimensionais uniformes.
mostre o input completo da Wolfram Language
Table[
BlockRandom[SeedRandom["MarketingExample"];
data = RandomReal[1, n]];
Mean[Table[First[AbsoluteTiming[BinCounts[data, {0, 1, 0.1}];]], {5}]]
, {n, {10000, 100000, 1000000}}]
Compartimentos bidimensionais uniformes.
mostre o input completo da Wolfram Language
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}}]