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python:HDF和CSV存儲優劣對比分析

瀏覽:8日期:2022-07-22 09:26:30

小數據用csv,大數據用h5

結論1:幾百KB以上的數據都用h5比較好

結論2:幾KB的數據h5反而很慢

程序

import pandas as pdimport numpy as npfrom wja.wja_tool import test_time as ttfrom wja import wja_tool as tooldf = tool.generate_sampleDF(row, col)tt().run()df.to_csv(’try.csv’)tt().end()tt().run()df.to_hdf(’try.h5’,’df’,mode=’w’)tt().end() tt().run()df1 = pd.read_csv(’try.csv’)tt().end()tt().run()df2 = pd.read_hdf(’try.h5’)tt().end()

對比1:數據10*1

df = tool.generate_sampleDF(10,1)

python:HDF和CSV存儲優劣對比分析

# csv保存# hdf保存# csv讀取# hdf讀取程序用時:0.015程序用時:0.9985程序用時:0.009程序用時:0.0369

對比2:數據100*10

df = tool.generate_sampleDF(100,10)

python:HDF和CSV存儲優劣對比分析

# csv保存# hdf保存# csv讀取# hdf讀取程序用時:0.017程序用時:1.1016程序用時:0.01程序用時:0.013

對比3:數據1000*100

df = tool.generate_sampleDF(1000,100)

python:HDF和CSV存儲優劣對比分析

# csv保存# hdf保存# csv讀取# hdf讀取程序用時:0.2383程序用時:1.0308程序用時:0.0499程序用時:0.016

對比4:數據10000*100

df = tool.generate_sampleDF(10000,100)

python:HDF和CSV存儲優劣對比分析

# csv保存# hdf保存# csv讀取# hdf讀取程序用時:2.0895程序用時:1.0073程序用時:0.4055程序用時:0.0169

對比5:數據10000*1000

# csv保存# hdf保存# csv讀取# hdf讀取df = tool.generate_sampleDF(10000,1000)

python:HDF和CSV存儲優劣對比分析

# csv保存# hdf保存# csv讀取# hdf讀取程序用時:23.5693程序用時:2.2057程序用時:3.3697程序用時:0.0619

補充知識:python:n個點m條邊有權無向圖

n個點:有個位置

m條邊:兩點之間存在m條邊有權值

有權:每條邊代表一個數值

無向:沒有規定行進方向

規定:

1、兩點之間的行進路線,最終權值為所經過的邊的權值的最大值

2、兩點之間走法不止一個,最終取最小值為最終走法

問:

兩點之間的最終權值為多少

python:HDF和CSV存儲優劣對比分析

如上圖,我們可以將其寫為列表形式,前兩位是從小到大的的兩個點,最后一個代表權值,如[1, 2, 2] 代表1和2之間的權值是2,以此類推

n,m = 5, 10road = [[1, 2, 2], [1, 3, 3], [1, 4, 7], [1, 5, 2], [2, 3, 4], [2, 4, 9], [2, 5, 5], [3, 4, 4], [3, 5, 5], [4, 5, 3]]def hold(list1, list2): jiaoji = list(set(list1)&set(list2)) need = [i for i in set(list1+list2) if i not in jiaoji] need.sort() return needdef get(road): option = {} for i in range (m): option[(road[i][0],road[i][1])] = [road[i][2]] for i in range (m): for j in range(i+1,m): dot = hold(road[i][:2], road[j][:2]) if len(dot)==2:if (dot[0],dot[1]) in option.keys(): option[(dot[0],dot[1])].append(max([road[i][2],road[j][2]]))else: option[(dot[0],dot[1])] = [] option[(dot[0],dot[1])].append(max([road[i][2],road[j][2]])) road_new = [] for i in option.items(): road_new.append(list(i[0])+[min(i[1])]) if road==road_new: print(road_new) return road_new return get(road_new)

輸出結果

所有可能的走法如下,并且最后一位輸出最短的權值路徑。

例如 [2, 3, 3]:代表 從2走到3最短的權值路徑是3,對應路徑從圖中可以到是2-1-3

例如 [3, 5, 3]:代表 從3走到5最短的權值路徑是3,對應路徑從圖中可以到是3-1-5

[[1, 2, 2], [1, 3, 3], [1, 4, 3], [1, 5, 2], [2, 3, 3], [2, 4, 3], [2, 5, 2], [3, 4, 3], [3, 5, 3], [4, 5, 3]]

以上這篇python:HDF和CSV存儲優劣對比分析就是小編分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持好吧啦網。

標簽: Python 編程
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