Wolfram 语言

概率和统计延伸

数据分箱性能改善

比较数据分箱的时间. 以下图表展示了不同样本大小和箱宽设置时的计算速度对比. 测试在 Intel Xeon Processor E3-1245 v2 3.40 GHz Windows 10 系统上进行. 图底部数字显示了与版本 10 相比版本 11 的速度提高.

一维非均匀箱.

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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]=

二维非均匀箱.

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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]=

一维均匀箱.

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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]=

二维均匀箱.

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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]=

相关范例

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