优化字典值（列表）乘法

Question

我有两个字典元素如下：初始（25 个键值对）结果（100 个键值对）

Initial: {0: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0],....... 24: [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0]}

Results: {'0': [360, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 3, 3, 0, 0, 15, 0, 14, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 3, 3, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 1, 0, 0, 3, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 2, 0, 0, 0, 137, 21, 78, 65, 241, 31, 30, 88, 152, 3, 13, 67, 31, 145, 132, 37, 1, 107, 120, 171, 39, 35, 31, 8, 24, 0, 0, 0, 0, 0],......'100': [183, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 4, 0, 12, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 2, 8, 1, 3, 1, 0, 3, 3, 0, 1, 1, 3, 2, 1, 1, 4, 0, 2, 1, 3, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 76, 10, 25, 33, 121, 14, 6, 40, 62, 2, 5, 34, 23, 66, 61, 28, 1, 56, 46, 69, 23, 10, 14, 1, 13, 1, 0, 0, 0, 0]}

在每次迭代中，我将 Results 字典的每个值与 Initial 字典中的一个值相乘，并调用一个函数来传递该产品，该产品将获取另一个值，然后我通过整个 Initial 字典值对其进行迭代。我正在使用以下代码执行此操作：

for z in Initial.keys():
        for i in sorted(Results.keys()):
            result = {i :[x*y for x, y in zip(Initial[z], Results[i])]}  

一个完整的循环大约需要 1 分钟，我需要执行至少 5000 个循环才能观察最终结果。任何有关提高代码性能/优化的建议将不胜感激。

Answer 1

您的值是列表，因此您必须一次乘以一个元素。您可以先将值（列表）转换为数组，然后使用向量化乘法，从而消除使用列表理解和元素乘法，如下所示

# Converting the values to arrays once for all
Initial = {k:np.array(v) for k,v in Initial.items()}
Results = {k:np.array(v) for k,v in Results.items()}

# Now just using vectorized multipliction
for z in Initial.keys():
    for i in sorted(Results.keys()):
        result = {i :Initial[z] * Results[i]}  

由于您没有提供完整的数据，我尝试了您的代码进行了大约 100 万次迭代，发现矢量化代码要快得多。在您的原始数据上尝试一下，看看您是否可以加快速度（应该这样做）。

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比较时间的测试用例

您的列表理解版本耗时 1 分 6 秒

for ii in range(500000):
    for z in Initial.keys():
        for i in sorted(Results.keys()):
            result = {i :[x*y for x, y in zip(Initial[z], Results[i])]}  

以下矢量化操作耗时 2.9 秒

for ii in range(500000):
    for z in Initial.keys():
        for i in sorted(Results.keys()):
            result = {i :Initial[z] * Results[i]}