Сергей Маслобойщиков's questions

我正在尝试解决一个问题。

代码执行没有错误，但随着数据量的增加，速度降低，解决方案在某些时候不通过条件。帮助优化代码。也许还有另一种计算公式的选择。

谢谢你。

import numpy as np

ar = np.loadtxt('input.txt', skiprows=1)

ar.astype(dtype=np.float16)
ar = ar[ar[:, 0].argsort()]

s = 0
p = 0

un = np.unique(ar[:, 0])

for _ in un:

    for row in ar[ar[:, 0] == _][:, 1]:
        s += (
            ar[np.where((ar[:, 0] > _)
                        & ((ar[:, 1] > row)))].shape[0] +
            ar[np.where((ar[:, 0] > _)
                        & ((ar[:, 1] == row)))].shape[0] / 2
        )
        p += (
            ar[np.where(ar[:, 0] > _)].shape[0]
        )
print(round(s / p, 7))

我没有对代码进行太多优化，但我无法进一步减少时间。

import numpy as np

ar = np.loadtxt('input.txt', skiprows=1)

ar = ar[ar[:, 0].argsort()]

s = 0
p = 0

un = np.unique(ar[:, 0])
un_1, duplicate_count = np.unique(ar, axis=0, return_counts=True)
pivot_table = np.concatenate((un_1, (np.array([duplicate_count])).T), axis=1)

for _ in un:

    for row in pivot_table[pivot_table[:, 0] == _][:, 1]:

        s += (
                (
                        np.sum(pivot_table[np.where((pivot_table[:, 0] > _)
                                                    & (pivot_table[:, 1] > row))][:, 2])
                        + np.sum(pivot_table[np.where((pivot_table[:, 0] > _)
                                                      & (pivot_table[:, 1] == row))][:, 2])
                        / 2
                 )
                * pivot_table[np.where((pivot_table[:, 0] == _) & (pivot_table[:, 1] == row))][:, 2]
        )
        p += (
                np.sum(pivot_table[np.where(pivot_table[:, 0] > _)][:, 2])
                * pivot_table[np.where((pivot_table[:, 0] == _) & (pivot_table[:, 1] == row))][:, 2]
        )
        
print(round(float(s / p), 7))