proceso - tiempo de ejecucion python
¿Cómo optimizar el código MAPE en Python? (1)
Aquí hay un enfoque vectorizado con masking
-
def mape_vectorized(a, b):
mask = a <> 0
return (np.fabs(a[mask] - b[mask])/a[mask]).mean()
Probablemente uno más rápido con masking
después del cálculo de la division
.
def mape_vectorized_v2(a, b):
mask = a <> 0
return (np.fabs(a - b)/a)[mask].mean()
Prueba de tiempo de ejecución
In [217]: a = np.random.randint(-10,10,(10000))
...: b = np.random.randint(-10,10,(10000))
...:
In [218]: %timeit mape(a,b)
100 loops, best of 3: 11.7 ms per loop
In [219]: %timeit mape_vectorized(a,b)
1000 loops, best of 3: 273 µs per loop
In [220]: %timeit mape_vectorized_v2(a,b)
1000 loops, best of 3: 220 µs per loop
Necesito tener una función MAPE, sin embargo, no pude encontrarla en paquetes estándar ... A continuación, mi implementación de esta función.
def mape(actual, predict):
tmp, n = 0.0, 0
for i in range(0, len(actual)):
if actual[i] <> 0:
tmp += math.fabs(actual[i]-predict[i])/actual[i]
n += 1
return (tmp/n)
No me gusta, no es súper óptimo en términos de velocidad. ¿Cómo reescribir el código para que sea más de manera pitonica y aumente la velocidad?