Язык Wolfram Language™

Улучшенная бинаризация данных

Сравним скорость бинаризации данных. Следующие графики показывают затраты времени для бинаризации различных размеров выборок с различными критериями бинаризации. Эксперименты проводились на основе системы Windows 10 с процессором Intel Xeon E3-1245 v2 3,40 ГГц. Приведенное ниже численное выражение показывает, насколько быстрее версия 11 выполняет данные операции по сравнению с версией 10.

Следующим образом проводится одномерная неоднородная бинаризация.

In[1]:=

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]=

Следующим образом проводится двумерная неоднородная бинаризация.

In[2]:=

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]=

Следующим образом проводится одномерная однородная бинаризация.

In[3]:=

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]=

Следующим образом проводится двумерная однородная бинаризация.

In[4]:=

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]=