Bu küçük mesafe Python işlevinin performansı nasıl geliştirilir

Question

sklearn'dan bir kümeleme algoritması için özel bir uzaklık metriği işlevi kullanırken bir performans darboğazına giriyorum.

çalıştırın yılan Run tarafından gösterildiği gibi sonuç şudur:

açıkça bir sorun dbscan_metric fonksiyonudur. fonksiyonu çok basit görünüyor ve ben oldukça hızlandırmak için en iyi yaklaşım ne olurdu bilmiyorum: bu yavaş çok duyacağız olmaya neden olduğunu ne olduğu

def dbscan_metric(a,b): 
    if a.shape[0] != NUM_FEATURES: 
    return np.linalg.norm(a-b) 
    else: 
    return np.linalg.norm(np.multiply(FTR_WEIGHTS, (a-b))) 

Herhangi düşünceler.

Answer 1

Fonksiyonun ne işe yaradığını bilmiyorum - ancak tekrarlanan hesaplamalar var mı? Eğer öyleyse, bu fonksiyonu kestirebilirsiniz:

cache = {} 
def dbscan_metric(a,b): 

    diff = a - b 

    if a.shape[0] != NUM_FEATURES: 
    to_calc = diff 
    else: 
    to_calc = np.multiply(FTR_WEIGHTS, diff) 

    if not cache.get(to_calc): cache[to_calc] = np.linalg.norm(to_calc) 

    return cache[to_calc]