回覆：優化循環以運行得更快你想做什麼？
回覆：優化循環以運行得更快你有沒有嘗試過調試器中的分析器確定大部分時間都花在哪裡？
回覆：優化循環以運行得更快這是我將採取的方法。我簡化了程式碼以使該方法更加明顯。在我的系統上，每列的處理時間約為 2.25 秒。
Names Default To Here( 1 );
dt = Current Data Table();
start = Tick Seconds();
dt << Clear Row States;
dt << Clear Column Selection();
dt << Clear Column Selection;
allcol = dt << get column names( string );
dt << select column group( "Tests" );
selcol = dt << get selected columns;
dt << Clear Column Selection();
// loop thru each test, mark and count fails
//new for each loop
For Each( {ii, index}, selcol,
loopstart=tick seconds();
If( ii << get data type == "Numeric",
// set up pareto columns
PassCol = New Column( "PassFail" || Char( index ), Numeric );
colspec = ii << get property( "spec limits" );
lsl = colspec["LSL"];
usl = colspec["USL"];
dt << select where( lsl >= ii <= usl );
PassCol[dt << get selected rows] = 1;
dt << invert row selection;
PassCol[dt << get selected rows] = 0;
);
show("loop " || char(index), tick seconds - loopstart);
);
show("total time= ", tick seconds()-start);回覆：優化循環以運行得更快@tx尼爾森謝謝吉姆。 我在 100 萬行上嘗試了你的方法，花了大約 3.5 分鐘
回覆：優化循環以運行得更快最有可能的是，我在某個時候弄亂了矩陣列和行，但我現在沒有時間修復它們，並且沒有使用比提供的資料集更大的資料集進行測試
Names Default To Here(1);
dt = Open("$DOWNLOADS/Sample table.jmp", invisible);
dt << Clear Row States;
dt << Clear Column Selection;
cols = dt << get column group("Tests");
test_cols = Transform Each({col}, cols, col << get name);
testcol_count = N Items(test_cols);
FUDDnum = Round(testcol_count * 0.17);
get_specs = Function({dt, colname}, {Default Local},
colspec = Column(dt, colname) << get property("Spec Limits");
specs = Associative Array();
specs["LSL"] = Try(colspec["LSL"], .);
specs["USL"] = Try(colspec["USL"], .);
return(specs);
);
// set up pareto columns
yielditer = dt << Get Table Variable("YieldIteration");
If(yielditer == "",
yield_iter_num = 1;
,
yield_iter_num = Num(yielditer) + 1;
);
dt << Set Table Variable("YieldIteration", yield_iter_num);
NumFail = dt << New Column("FailureNumber" || yielditer, Numeric, <<SET each="" value=""> specs["USL"]);
m[idx, fail_rows] = 1;
);
dt[0, NumFail << get name] = V Sum(m)`;
dt[0, PassCol << get name] = Not(V Sum(m)` > 0);
For Each Row(dt,
failcount = Column(dt, (NumFail << get name))[Row()];
If(failcount > FUDDnum,
ParetoCol[Row()] = "FUDD";
, failcount > 0,
fails = Loc(m[0, Row()]);
ParetoCol[Row()] = Concat items(test_cols[fails], ", ");
);
);
</SET>回覆：優化循環以運行得更快有效，賈莫。 多謝。 你太棒了 ：）
優化循環以運行得更快你好，
新年快樂！
有沒有辦法讓處理速度更快？我嘗試使用它對於每個，而且確實節省了一些時間。 我想弄清楚是否可以使用列公式
這是我的 for 迴圈。 運行超過 1M 次迭代需要很長時間。 有什麼建議嗎？
For each();<BR />
謝謝。
自動化和腳本編寫回覆：優化循環以運行得更快@jthi
對於每個
