python - 關於NumPy數組運算的問題

Question

<code>['000001_2017-03-17.csv', '000001_2017-03-20.csv',
 '000002_2017-03-21.csv', '000002_2017-03-22.csv',
 '000003_2017-03-23.csv', '000004_2017-03-24.csv']</code>

numpy數組，總共有幾個萬個元素。現在要保留每個元素前面的編號000001之類的，並且去掉重複，只保留唯一的一個編號。結果應該是['000001','000002','000003','000004']
除了用for語句實現外，有沒有更有效率的辦法？

Answer 1

寫個NumPy的吧~

python3

<code class="python">>>> import numpy as np
>>> a = np.array(['000001_2017-03-17.csv', '000001_2017-03-20.csv',
 '000002_2017-03-21.csv', '000002_2017-03-22.csv',
 '000003_2017-03-23.csv', '000004_2017-03-24.csv'])

>>> b = np.unique(np.fromiter(map(lambda x:x.split('_')[0],a),'|S6'))
>>> b
array([b'000001', b'000002', b'000003', b'000004'],
      dtype='|S6')</code>

---

還可以這樣寫：np.frompyfunc
'|S6'是以6個位元組儲存字串

'是以6個小端序Unicode字元儲存字串

<code class="python">>>> b = np.array(np.unique(np.frompyfunc(lambda x:x[:6],1,1)(a)),dtype='<U6')
>>> b
array(['000001', '000002', '000003', '000004'],
      dtype='<U6')</code>

Answer 2

綜合兩位仁兄的寫法
@同意並接受 @xiaojieluoff

如果編號長度固定是前六位，最快的寫法下面第一種最快

<code>import time
lst = ['000001_2017-03-17.csv', '000001_2017-03-20.csv', '000002_2017-03-21.csv', '000002_2017-03-22.csv', '000003_2017-03-23.csv', '000004_2017-03-24.csv'] * 1000000

start = time.time()
data = {_[:6] for _ in lst}
print 'dic: {}'.format(time.time() - start)

start = time.time()
data = set(_[:6] for _ in lst)
print 'set: {}'.format(time.time() - start)

start = time.time()
data = set(map(lambda _: _[:6], lst))
print('map：{}'.format(time.time() - start))

start = time.time()
data = set()
[data.add(_[:6]) for _ in lst]
print('for：{}'.format(time.time() - start))

耗时：
dic: 0.72798705101
set: 0.929664850235
map：1.89214396477
for：1.76194214821
</code>

Answer 3

使用 map 和匿名函數

<code class="python">lists = ['000001_2017-03-17.csv', '000001_2017-03-20.csv','000002_2017-03-21.csv','000002_2017-03-22.csv','000003_2017-03-23.csv', '000004_2017-03-24.csv']

data = list(set(map(lambda x:x.split('_')[0], lists)))

print(data)</code>

輸出：

<code>['000003', '000004', '000001', '000002']</code>

運行下面程式碼可以看到 ， 在 6百萬 條資料下，map 比 for 快了 0.6s 左右

<code>import time


lists = ['000001_2017-03-17.csv', '000001_2017-03-20.csv', '000002_2017-03-21.csv', '000002_2017-03-22.csv', '000003_2017-03-23.csv', '000004_2017-03-24.csv'] * 1000000

map_start = time.clock()

map_data = list(set(map(lambda x:x.split('_')[0], lists)))


map_end = (time.clock() - map_start)

print('map 运行时间：{}'.format(map_end))


for_start = time.clock()

data = set()
for k in lists:
    data.add(k.split('_')[0])

for_end = (time.clock() - for_start)
print('for 运行时间：{}'.format(for_end))
</code>

輸出：

<code>map 运行时间：2.36173
for 运行时间：2.9405870000000003</code>

如果把測試數據擴大到 6千萬， 差距就更明顯了

<code>map 运行时间：29.620203
for 运行时间：33.132621
</code>