[PYTHON] Ich habe 6 Methoden gemessen, um den Index des Maximalwerts (Minimalwerts) der Liste zu erhalten

Wie oben erwähnt

Den Index des Maximalwerts (Minimalwerts) der Liste abrufen

Ich habe die 5 Methoden gemessen, die in Herrn Uzens Artikel oben beschrieben wurden. Für den Messcode habe ich [Verarbeitungszeit messen und anzeigen] verwendet (http://qiita.com/fantm21/items/3dc7fbf4e935311488bc).

Nachtrag

Ich habe auch die Verarbeitung mit numpy hinzugefügt, auf die im Kommentar hingewiesen wurde. Mit Ausnahme der Konvertierungskosten für Array → Numpy war Numpy überwältigend schnell. Es war zu früh, also habe ich die Anzahl der Elemente im Zielarray um eine Größenordnung erhöht.

Ergebnis

• list_name.index(max(list_name))
  • 0.027699708938598633[sec]
• max(enumerate(list_name), key=lambda x: x[1])[0]
  • 0.15381669998168945[sec]
• max(range(len(list_name)), key=lambda i: list_name[i])
  • 0.1455528736114502[sec]
• max(enumerate(list_name), key=operator.itemgetter(1))[0]
  • 0.09561371803283691[sec]
• max(zip(list_name, range(len(list_name))))[1]
  • 0.07018375396728516[sec]
• [Numpy Konvertierungsverarbeitung enthalten] np_list_name.argmax ()
  • 0.08819770812988281[sec]
• [Ohne Numpy-Konvertierungsprozess] np_list_name.argmax ()
  • 0.0008273124694824219[sec]

Ausführungsergebnis, Implementierungscode

Ausgabeergebnis (Teil)

elapsed_time:0.027699708938598633[sec] 
elapsed_time:0.15381669998168945[sec] 
elapsed_time:0.1455528736114502[sec] 
elapsed_time:0.09561371803283691[sec] 
elapsed_time:0.07018375396728516[sec] 
elapsed_time:0.08819770812988281[sec] 
elapsed_time:0.0008273124694824219[sec] 
[244347, 674860, 655894, 255695, 678218, 531167, 17071, 288341, 429050, 146444, 291065, 27607, 556887, 298302, 515557, 271078, 883608, 9098, 752318, 276251, 349950, 133988, 955108, 322233, 613472, 844009, 298534, 485112, 106167, 516815, 865031, 286926, 413458, 883781, 910152, 942716, 913758, 853043, 377110, 527816, 478540, 920741, 770539, 169002, 820915, 231827, 423725, 673925, 182482, 14842, 515316, 999412, 152994, 986206, 851899, 403318, 137434, 163888, 46630, 347440, 920191, 506127, 935566, 981816, 353811, 196066, 106365, 739729, 62010, 426593, 

Implementierungscode

import time
import random
import numpy as np

list_name = []
max_value = 1000000

for i in range(max_value ):
    list_name.append(random.randint(1,max_value))

start = time.time()
list_name.index(max(list_name))
elapsed_time = time.time() - start
print("elapsed_time:{0}".format(elapsed_time) + "[sec]")

start = time.time()
max(enumerate(list_name), key=lambda x: x[1])[0]
elapsed_time = time.time() - start
print("elapsed_time:{0}".format(elapsed_time) + "[sec]")

start = time.time()
max(range(len(list_name)), key=lambda i: list_name[i])
elapsed_time = time.time() - start
print("elapsed_time:{0}".format(elapsed_time) + "[sec]")

import operator

start = time.time()
max(enumerate(list_name), key=operator.itemgetter(1))[0]
elapsed_time = time.time() - start
print("elapsed_time:{0}".format(elapsed_time) + "[sec]")

start = time.time()
max(zip(list_name, range(len(list_name))))[1]
elapsed_time = time.time() - start
print("elapsed_time:{0}".format(elapsed_time) + "[sec]")

# numpy (Array → Numpy-Konvertierungsverarbeitung enthalten)
start = time.time()
np_list_name = np.array(list_name)
np_list_name.argmax()
elapsed_time = time.time() - start
print("elapsed_time:{0}".format(elapsed_time) + "[sec]")

# numpy (Array → Numpy ohne Konvertierungsverarbeitung)
np_list_name2 = np.array(list_name)
start = time.time()
np_list_name2.argmax()
elapsed_time = time.time() - start
print("elapsed_time:{0}".format(elapsed_time) + "[sec]")

print(list_name)

Serpentin

Ich habe versucht, in den Kommentaren im Blog zu erzählen, aber ich konnte den Kommentarbereich nicht finden. Liefern Sie dieses Gefühl.

~~ Und selbst der schnellste Code kann ein bestimmtes Problem nicht lösen ... Wenn Sie einen besseren Weg kennen, lassen Sie es mich bitte wissen. ~~ → Gelöst!