Re: ループを最適化して高速に実行する何をしようとしているのですか？
Re: ループを最適化して高速に実行する試してみましたかデバッガー内のプロファイラー最も多くの時間が費やされている場所を特定するには?
Re: ループを最適化して高速に実行するこれが私が取るアプローチです。アプローチをより明確にするためにコードを簡略化しました。私のシステムでは、各列は 2.25 秒程度で処理されます。
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);Re: ループを最適化して高速に実行する@txnelsonありがとうジム。 あなたのアプローチを100万行で試しましたが、約3.5分かかりました
Re: ループを最適化して高速に実行するおそらく、ある時点で行列の列と行をめちゃくちゃにした可能性がありますが、今は修正する時間がありません。また、提供されているデータセットよりも大きなデータセットではテストされていません。
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>Re: ループを最適化して高速に実行するそれはうまくいきます、ジャーモ。 どうもありがとう。 あなたは素晴らしいです ：）
ループを最適化してより高速に実行するこんにちは、
あけましておめでとう！
処理を速くする方法はありますか?使ってみたそれぞれに、そしてそれはいくらかの時間を節約しました。 を使用して最適化できるかどうかを確認しようとしています列の式
これが私のforループです。 100 万回以上の反復を実行するには非常に長い時間がかかります。 何かアドバイス？
For each();<BR />
ありがとう。
自動化とスクリプト作成Re: ループを最適化して高速に実行する@jthi
それぞれについて
