[PYTHON] J'ai mesuré 6 méthodes pour obtenir l'indice de la valeur maximale (valeur minimale) de la liste

Comme mentionné ci-dessus

Obtenir l'index de la valeur maximale (valeur minimale) de la liste

J'ai mesuré les 5 méthodes décrites dans l'article de M. Uzen ci-dessus. Pour le code de mesure, j'ai utilisé Mesurer et afficher le temps de traitement.

Postscript

J'ai également ajouté le traitement avec numpy qui a été souligné dans le commentaire. À l'exception du coût de conversion de array → numpy, numpy était extrêmement rapide. Il était trop tôt, j'ai donc augmenté le nombre d'éléments dans le tableau cible d'un ordre de grandeur.

résultat

• 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]
• [Traitement de conversion Numpy inclus] np_list_name.argmax ()
  • 0.08819770812988281[sec]
• [Sans processus de conversion numpy] np_list_name.argmax ()
  • 0.0008273124694824219[sec]

Résultat d'exécution, code d'implémentation

Résultat de sortie (partie)

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, 

Code d'implémentation

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 → traitement de conversion numpy inclus)
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 sans traitement de conversion)
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

J'ai essayé de le dire dans les commentaires sur le blog, mais je n'ai pas trouvé la section des commentaires. Offrez ce sentiment.

~~ Et même le code le plus rapide ne peut pas résoudre un certain problème ... Si vous connaissez un meilleur moyen, faites-le moi savoir. ~~ → Résolu!