###行いたいこと
品物の組み合わせと、個数の組み合わせを実施し、それを掛け合わせた合計金額を表として得たいです。

コードは作成することができましたが、品物のカテゴリーを増やすと計算時間が膨大になってしまいます。
（本当は品物として10個のカテゴリーを利用したい）

素人なりになんとかコード作成することができました。高速化を可能にしたいとnumbaを用いてみましたがうまくいきません。
numba以外の方法での高速化でもかまいません。
ご教授頂きたくよろしくお願いいたします。

発生している問題・エラーメッセージ






<ipython-input-34-fd31c87fef52>:23: NumbaWarning: 
Compilation is falling back to object mode WITH looplifting enabled because Function "kumiawase_numba" failed type inference due to: Untyped global name 'item_kumiawase_list': Cannot type empty list

File "<ipython-input-34-fd31c87fef52>", line 56:
def kumiawase_numba():
    <source elided>
            for Df_quantity_list_number_bangou in df_quantity_list_number_bangou:
                item_kumiawase_list.append(item_select)
                ^

  @jit
<ipython-input-34-fd31c87fef52>:23: NumbaWarning: 
Compilation is falling back to object mode WITHOUT looplifting enabled because Function "kumiawase_numba" failed type inference due to: cannot determine Numba type of <class 'numba.dispatcher.LiftedLoop'>

File "<ipython-input-34-fd31c87fef52>", line 49:
def kumiawase_numba():
    <source elided>
        
        for Df_cost_list_number_bangou in df_cost_list_number_bangou:
        ^

該当のソースコード


〈行いたいこと〉
組み合わせたいデータはexcel表に記載し、pythonを動かすことで結果表が得られるようなシステムを作成したい。

野菜と果物と飲み物の組み合わせを作成。購入個数の組み合わせも作成。それの掛け合わせたものの合計金額を出したい。

1. ３つのカテゴリーの品物掛け合わせを作成。
　　A_data,B_data,C_data=[tomato,apple,milk],[tomato,apple,coffee]・・・・　　全27通り
2. ３つのカテゴリーの個数の組み合わせを作成（B,Cの個数候補はあり、全部たして15になるようにAを変動）
    A,B,C=[11,1,3],[10,1,4]・・・・・・・全9通り
3. 品物と個数を組み合わせを作成
　　[tomato:11個,apple:1個,milk:3個],　[tomato:10個,apple:1個,milk:4個],・・・・・・・全243通り(27×9)
4. それぞれの金額から、合計金額を算出して一覧表を作成したい。
   [tomato:11個,apple:1個,milk:3個]=2800円,　[tomato:10個,apple:1個,milk:4個]=2810円,・・・・・・・全243通り



以下、作成したコードになります。
#〈組み合わせたいデータ〉
#品物 item
A_data=['tomato','lettuce','carrot']
B_data=['apple','banana','orange']
C_data=['milk','coffee','beer']
#購入個数 quantity  A=15－(B+C)
B=[1,2,3]
C=[3,4,7]
#値段 cost
A_2=[100,200,300]
B_2=[10,30,50]
C_2=[200,500,300]

#Xは１～１０の場合がある。今回は１０の場合のみ記載
X=10



# 〈求めたいもの〉品物の組み合わせと購入個数の組み合わせと合計金額
item_kumiawase_list=list()　最終に得たい表の品物の組み合わせ部分
quantity_kumiawase_list=list()　最終に得たい表の個数の組み合わせ部分
allcost_list=list()　合計金額

if X==10:　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　※個数の組み合わせを実施
　　quantity_list＝list（itertools.product（B,C）)　　　　　　　　　　　　　　　　BとCの組み合わせを実施
    df_quantity_list= pd.DataFrame(quantity_list,columns=['b', 'c'])　　　　　BとCの組み合わせを表に変換
　　Q＝df_quantity_list.sum（axis＝1）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　15-(B＋C）よりAの個数を追加
    df_quantity_list["total"]=Q
    P=15-Q
    df_quantity_list["a"]=P
    #並び替え
    df_quantity_list=df_quantity_list.ix[:,['a',"b","c"]]
        
    item_list=list(itertools.product(A_data, B_data,C_data))              ※品物の組み合わせを実施→表に変換
    df_item_list= pd.DataFrame(item_list)
    df_item_list.columns = ['A', 'B', 'C']
        
    cost_list=list(itertools.product(A_2,B_2,C_2))　　　　　　　　　　　　　※コストの組み合わせを実施→表に変換
    df_cost_list= pd.DataFrame(cost_list)
    df_cost_list.columns = ['a2',"b2","c2"]
        
    df_quantity_list_number=len(df_quantity_list)　　　　　　　　　　　　　　※個数の組み合わせ表を上から番号指定できるよう番号を入手
    df_quantity_list_number_bangou=np.arange(0,df_quantity_list_number,1)　　
        
    df_cost_list_number=len(df_cost_list)　　　　　　　　　　　　　　　　　　※コストの組み合わせ表を上から番号指定できるよう番号を入手
    df_cost_list_number_bangou=np.arange(0,df_cost_list_number,1)
        
    for Df_cost_list_number_bangou in df_cost_list_number_bangou:　　　　
        cost_select=df_cost_list.iloc[Df_cost_list_number_bangou,:]　　　　※コスト組み合わせ表のデータを上から順に指定。
        a_cost=cost_select[0]　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Aのコスト
        b_cost=cost_select[1]　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Bのコスト
        c_cost=cost_select[2]　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Cのコスト
　　　　 item_select＝df_item_list.iloc［Df_cost_list_number_bangou,:]       ※品物の組み合わせ表のデータを上から順に指定。
        for Df_quantity_list_number_bangou in df_quantity_list_number_bangou:
            item_kumiawase_list.append(item_select)　　　　　　　　　　　　　　　　　　　※品物の組み合わせリストを記載
            quantity_select=df_quantity_list.iloc[Df_quantity_list_number_bangou,:]　 ※個数組み合わせ表のデータを上から順に指定。
            quantity_kumiawase_list.append(quantity_select2)　　　　　　　　　　　　　　※個数組み合わせリストを記載
            a_quantity=quantity_select[0]　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Aの個数
            b_quantity=quantity_select[1]　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Bの個数
            c_quantity=quantity_select[2]　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Cの個数
            allcost= a_cost*a_quantity+b_cost*b_quantity+c_cost*c_quantity　　　　　　※合計金額計算
            allcost_list.append(allcost)　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　※合計金額をリストに記載

df_item_kumiawase= pd.DataFrame(item_kumiawase_list)  
df_quantity_kumiawase= pd.DataFrame(quantity_kumiawase_list)  
df_allcost_list=pd.DataFrame(allcost_list)

hayataka2049

2020/04/20 11:28

コードがいりくんでいていて読むのがしんどいので、やりたいことを日本語で解説していただいた方が回答しやすくなります。

tomatocco

2020/04/20 20:19

ご指摘ありがとうございます。書き直します。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

コードは複雑なので理解できていませんが、いくつかアドバイスを書いてみます。

numbaは添字アクセスによる計算などnumba向きの処理を記述すると高速になるというもので、普通に書いたpythonコードにはまず効きません。numbaを使うことを前提にぜんぶ組み替えないといけませんし、効率的に最適化するのであればボトルネックを見つけてそこを実装するような形になります。

また、pandasのデータフレームから要素を出し入れしたりする処理は、だいたいどうやっても遅くなります。データフレームを使わないで書くだけでもたぶん数倍くらいは速くなるでしょう。

追記

愚直にやって0.1秒を切る程度なのですが、これで「遅い」ですか？

python
1A_data=['tomato','lettuce','carrot']
2B_data=['apple','banana','orange']
3C_data=['milk','coffee','beer']
4
5B=[1,2,3]
6C=[3,4,7]
7
8A_2=[100,200,300]
9B_2=[10,30,50]
10C_2=[200,500,300]
11
12quantities = []
13for b in B:
14    for c in C:
15        quantities.append([15 - b - c, b, c])
16
17idx = []
18for i in range(3):
19    for j in range(3):
20        for k in range(3):
21            idx.append([i, j, k])
22
23
24result = []
25for ai, bi, ci in idx:
26    for aq, bq, cq in quantities:
27        result.append(((A_data[ai], B_data[bi], C_data[ci]),
28                       (aq, bq, cq),
29                       A_2[ai] * aq + B_2[bi] * bq + C_2[ci] * cq))
30print(result)
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