Python | 一次代码优化的经历

• 1 背景
• 2 思路
• • 2.1 思路1
  • 2.2 思路2
• 3 具体做法
• 4 合并为一个函数

1 背景

小编最近在做知识图谱表示学习相关的一个项目，而在结果整理过程中，遇到了一个问题，并自主解决，现通过博客记录一下思考的过程。

现在通过知识图谱的表示学习得到了如下结果：即每个字段和对应的向量表示。

df_fie_vec
           

字段序号	字段编号	字段向量表示
1024	A1-1	[0.19721896946430206, -0.0352601520717144, 0.2...
1	780	A1-2	[0.29541513323783875, -0.4418157935142517, -0....
2	1707	A1-3	[-0.3145236074924469, 0.49423694610595703, 0.0...
3	638	A1-4	[0.2523365914821625, -0.34962689876556396, 0.3...
4	488	A1-5	[0.11142489314079285, -0.1334211230278015, 0.0...
...	...	...	...
1514	342	xm_cq	[0.4867716431617737, -0.11022625863552094, 0.2...
1515	1545	xm_rz	[-0.26083433628082275, -0.3224470615386963, 0....
1516	1939	xm_xs	[0.12439519912004471, -0.32213300466537476, -0...
1517	205	xm_xb	[0.4061014950275421, -0.26851871609687805, -0....
1518	143	xm_zk	[0.26478642225265503, 0.14694373309612274, 0.3...

1519 rows × 3 columns

而现在的任务是返回每个字段最相似的Top5的字段以及相似性得分，而【相似性得分】可以通过【余弦相似度】进行度量。

2 思路

2.1 思路1

思路1：进行双重for循环，外层循环是针对每一个字段，里层循环是计算该字段和所有剩余字段的相似性得分，然后每一个字段会对应一个1519行的小数据框，再按照得分降序排列取前五即可。

问题：效率较低，1519个字段的Top5相似需要4分钟左右才能跑完，主要原因是复杂度为O(N^2)

2.2 思路2

由于思路1效率较低，笔者就尝试去优化。一方面是要降低复杂度，争取降为O(N)的复杂度；另一方面则是能否避免重复计算？因为思路1每次都要考虑一个字段和其余所有字段的相似度得分，产生了大量重复的工作，其实字段两两之间的关联一开始就可以全部计算出来！

顺着这个思路下去，我们需要完成的任务大概有如下两点：

• 如何得到Dataframe两两行之间的相似度得分矩阵？
• 如何根据得分矩阵取出Top5以及对应的分值、变量名？

3 具体做法

先看第一个任务：如何得到Dataframe两两行之间的相似度得分矩阵？

通过查阅资料发现，sklearn中有一个方法可以直接用，即cosine_similarity，但是这个是需要数据框每行每列的值都是向量的一个元素，示例如下：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 2, (3, 5)))
df
           

1	2	3	4
1	1	1	1
1	1
2	1	1

array([[1.        , 0.5       , 0.70710678],
       [0.5       , 1.        , 0.70710678],
       [0.70710678, 0.70710678, 1.        ]])
           

那接下来的问题就变为了如何将上述 df_fie_vec 的【字段向量表示】列拆分为32列呢？每列一个元素

一行代码就可以解决：

df_split = pd.DataFrame(df_fie_vec['字段向量表示'].values.tolist())
df_split.head()
           

1	2	3	4	5	6	7	8	9	...	22	23	24	25	26	27	28	29	30	31
0.197219	-0.035260	0.234267	-0.238597	0.729414	-0.043984	0.545444	-0.242304	-0.382071	-0.066994	...	-0.135378	0.387781	0.129993	0.545840	0.192078	0.230260	-0.384609	-0.559378	-0.017961	-0.332608
1	0.295415	-0.441816	-0.124853	0.442124	0.129252	0.261906	0.397394	0.013566	-0.500405	-0.102849	...	-0.195918	0.082014	-0.040048	-0.406025	-0.235162	-0.222131	-0.256986	0.284030	0.150090	-0.140470
2	-0.314524	0.494237	0.049765	-0.044412	-0.346529	0.817963	-0.013090	0.516052	0.269054	0.364272	...	-0.298540	0.178190	-0.292035	0.245295	0.805189	-0.877499	0.279846	0.435199	0.354399	0.790817
3	0.252337	-0.349627	0.384134	0.025022	0.063544	-0.410063	0.079155	0.121017	-0.304140	-0.298541	...	0.215877	0.208961	0.271162	-0.425740	-0.500683	0.101276	-0.366163	0.092470	0.182867	0.180764
4	0.111425	-0.133421	0.052257	0.169252	-0.126779	0.185896	0.104148	0.351276	-0.158014	-0.287047	...	-0.274204	-0.099365	0.147621	-0.323882	-0.359847	-0.064740	-0.199751	-0.449062	0.107182	0.177525

5 rows × 32 columns

df_split_cos = pd.DataFrame(cosine_similarity(df_split))
df_split_cos.head()
           

1	2	3	4	5	6	7	8	9	...	1509	1510	1511	1512	1513	1514	1515	1516	1517	1518
1.000000	-0.043288	0.006152	-0.059217	-0.172403	0.162926	-0.201611	-0.055419	0.060050	-0.097351	...	0.101868	0.069204	0.875012	-0.208005	-0.144403	-0.000191	-0.106282	-0.003221	-0.034875	-0.057523
1	-0.043288	1.000000	-0.162092	0.269236	0.411168	0.058326	0.184088	0.996663	0.238428	0.453066	...	0.191536	0.153067	-0.052635	0.301993	0.374350	0.240888	0.432053	0.153914	0.258447	-0.080208
2	0.006152	-0.162092	1.000000	-0.379690	-0.189085	-0.095867	-0.180086	-0.152678	-0.147555	-0.215645	...	-0.465662	0.058269	-0.166440	-0.112754	-0.287545	-0.180860	-0.052068	-0.062936	-0.118736	0.382595
3	-0.059217	0.269236	-0.379690	1.000000	0.332726	0.255188	0.569198	0.281728	0.073957	0.210326	...	0.440469	-0.035754	0.015980	0.192179	0.415964	0.214828	0.451826	0.162283	0.278713	-0.347243
4	-0.172403	0.411168	-0.189085	0.332726	1.000000	0.200153	0.479426	0.419613	0.398513	0.303516	...	0.175635	-0.246281	-0.122275	0.371652	0.300309	0.353297	0.417676	0.321846	0.338909	-0.167168

5 rows × 1519 columns

再看任务2：如何根据得分矩阵取出Top5以及对应的分值、变量名？

进一步细拆，主要有两步：

• Step1：返回 df_split_cos 每一行最大的六个值对应的列名（排除自身对自身的1）
• Step2：根据列名返回对应的变量名列表和相似性得分列表

其中Step1可以采用argsort函数，而Step2可以采用列表表达式

# 每一行按照降序排列
arr = np.argsort(-df_split_cos.values, axis=1)
arr = arr[:,0:6] # 要去掉自己！
arr
           

array([[   0,  329,  426,  458,  612, 1511],
       [   1,  898,   53, 1005,  420, 1096],
       [   2,  769,  545, 1069,  316,  921],
       ...,
       [1516,  299,  294,  830,   81,   20],
       [1517,  796, 1451,  321,  403,  801],
       [1518, 1489,  140,  335, 1506, 1298]])
           

# 对应的相似字段名
sim_sh = [df_fie_vec['字段编号'][x] for x in arr[0][1:]]
sim_sh
           

['A30-12', 'A35-24', 'A37-16', 'A43-24', 'xm_zz']
           

# 对应的关联得分
score = [df_split_cos[0][x] for x in arr[0][1:]]
score
           

[0.9446235884373899,
 0.9046447042254955,
 0.9011919167484993,
 0.8753941173269864,
 0.8750120235830159]
           

4 合并为一个函数

上面具体做法实现了整个的过程，接下来的任务就是合并成函数，对数据框df_fie_vec进行批量操作了~

def get_sim_top5_simple(df_sh_vec, var1, var2):
    '''
    作用:返回每个审核点/字段最相似的top5 并组装为df 返回
    参数:
    - df_sh_vec: 数据框
    - var1: 审核点/字段 编号
    - var2: 审核点/字段 向量表示
    
    '''
    n = len(df_sh_vec)
    res_all = []
    
    # 对向量进行拆分为32列
    df_split = pd.DataFrame(df_sh_vec['字段向量表示'].values.tolist())
    # 得到矩阵相似度结果
    df_split_cos = pd.DataFrame(cosine_similarity(df_split))
    # 得到df_split_cos每一行按照降序排列前6 
    arr = np.argsort(-df_split_cos.values, axis=1)
    arr = arr[:,0:6] # 要去掉自己！    
    
    for i in range(n):
        # 遍历每一个字段
        
        # 对应的相似字段名
        sim_sh = [df_sh_vec['字段编号'][x] for x in arr[i][1:]]
        
        # 对应的关联得分
        score = [df_split_cos[i][x] for x in arr[i][1:]]
        
        # 构建数据框
        df = pd.DataFrame({'相似'+var1: sim_sh, '相似性得分': score})
        df[var1] = df_sh_vec[var1][i] # 添加线下行业
        # 保存到全局结果
        res_all.append(df)

    # 结果concat
    df_final = pd.concat(res_all, axis = 0)
    df_final = df_final.reset_index(drop=True)
    return df_final
           

df_final_fie = get_sim_top5_simple(df_fie_vec, var1='字段编号', var2='字段向量表示')
df_final_fie.head()
           

相似字段编号	相似性得分	字段编号
A30-12	0.944624	A1-1
1	A35-24	0.904645	A1-1
2	A37-16	0.901192	A1-1
3	A43-24	0.875394	A1-1
4	xm_zz	0.875012	A1-1

大功告成~！运行时间只需要不到3秒，效率比之前提高的不是一点半点！完美！