NumPy에서 GroupBy 기능을 효율적으로 구현하려면 어떻게 해야 합니까?

NumPy로 GroupBy 구현

배경

특정 속성을 기반으로 데이터를 그룹화하는 것은 데이터 조작에서 일반적인 작업입니다. 널리 사용되는 Python용 수치 컴퓨팅 라이브러리인 NumPy를 사용할 때 명시적인 그룹별 함수를 찾는 것이 간단하지 않을 수 있습니다. 이 기사에서는 여러 대체 방법을 사용하여 NumPy 배열을 첫 번째 열로 그룹화하는 솔루션을 제공합니다.

NumPy Split Option

np.split(a[:,1], np.unique(a[:, 0], return_index=True)[1][1:])

이 솔루션은 NumPy의 분할 기능을 다음과 같이 활용합니다. 첫 번째 열에서 고유한 값을 식별하는 고유 함수를 사용합니다. return_index 옵션은 각 그룹의 시작 인덱스를 제공하여 분할 작업을 용이하게 합니다.

속도 최적화

속도를 높이려면 미리 배열을 정렬하여 오름차순이 보장되도록 하는 것이 좋습니다. 첫 번째 열. 이러한 최적화는 그룹화 프로세스의 성능을 크게 향상시킵니다.

시간 복잡도 분석

정렬 작업의 시간 복잡도는 O(n log n)입니다. 여기서 n은 배열의 행 수입니다. 그러나 NumPy의 분할 기능을 사용한 후속 그룹화 작업은 O(n)의 선형 시간 복잡도를 갖습니다.

다른 그룹화 대안

NumPy에는 전용 그룹화 기능이 없지만, 다른 옵션도 있어 사용 가능:

• NumPy 인덱스 라이브러리: 이 외부 라이브러리는 더 복잡한 그룹화 작업에 활용할 수 있는 group_by 함수를 제공합니다.
• Pandas 라이브러리 : 인기 있는 Pandas 라이브러리는 특정 그룹화를 포함하여 데이터 조작을 위한 우아한 그룹별 기능을 제공합니다. columns.
• Python의 Defaultdict: 이 내장 사전을 사용하여 키를 기반으로 그룹을 만들고 해당 값을 목록에 저장할 수 있습니다.

결론

NumPy는 기본적으로 그룹별 기능을 지원하지 않지만, 여러 창의적인 솔루션과 대체 라이브러리를 사용하면 효율적인 그룹화 작업이 가능합니다. 가장 적절한 방법을 선택하는 것은 특정 요구 사항, 데이터 크기 및 원하는 최적화 수준에 따라 다릅니다.

위 내용은 NumPy에서 GroupBy 기능을 효율적으로 구현하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!