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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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2回答

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多次元配列でのnp.whereを並列化したい

Lily_1007

総合スコア35

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/04/30 09:31

前提・実現したいこと

多次元配列
pDM = [[1, 2, 3], [10, 20, 30], [40, 50, 60],[70, 80, 90],[100, 200, 300]]

というものを以下のように並列化してnp.whereでの条件を満たすpDMの行のindexを取り出したいです。(実際扱うpDMの行数が10000000行以上ですので並列化を行おうと思っております)コードは次のように作成しました。

python

1from multiprocessing import Pool 2import numpy as np 3 4NTask = 16 5pDM = [[1, 2, 3], [10, 20, 30], [40, 50, 60],[70, 80, 90],[100, 200, 300]] 6 7def find_DM_adress(j): 8 found_DMad = np.where((10 < pDM[:, 0] < 70) & (2 < pDM[:, 1] < 100)) 9 return found_DMad 10 11if __name__ == "__main__": 12 p = Pool(NTask) 13 DM_adress = p.map(find_DM_adress, range(len(pDM.shape[0]))) 14 print('now finding DM_adress....') 15 print('complete DM adress!!') 16 print(len(adress))

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last): File "○○.py", line 154, in <module> DM_adress = np.where((10 < pDM[:, 0] < 70) & (2 < pDM[:, 1] < 100)) ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.a.ll()

該当しているValueErrorはネットでも出てきましたが、私の状況と合うものを上手く見つけることができませんでしたのでこちらにてお伺いいたします。

宜しくお願いいたします。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

python3

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meg_

2021/04/30 09:38

コードでは「found_DMad = np.where((10 < pDM[:, 0] < 70) & (2 < pDM[:, 1] < 100))」ですが、エラーメッセージでは「DM_adress = np.where((10 < pDM[:, 0] < 70) & (2 < pDM[:, 1] < 100))」となっています。 実際に実行されたコードおよびエラーメッセージなのかご確認ください。
ppaul

2021/04/30 09:45

ソースが間違っていませんか。
guest

回答2

0

全体的にしょうもない間違いが多いので、とりあえず動くように軽く直してみたコードがこちらになります。

python

1from multiprocessing import Pool 2import numpy as np 3 4NTask = 16 5pDM = np.array([[1, 2, 3], [10, 20, 30], [40, 50, 60],[70, 80, 90],[100, 200, 300]]) 6 7def find_DM_address(j): 8 found_DMad = np.where((10 < pDM[:, 0]) & (pDM[:, 0] < 70) & (2 < pDM[:, 1]) & (pDM[:, 1] < 100)) 9 return found_DMad 10 11if __name__ == "__main__": 12 p = Pool(NTask) 13 DM_address = p.map(find_DM_address, range(pDM.shape[0])) 14 print('now finding DM_address....') 15 print('complete DM address!!') 16 print(len(DM_address))

で、このコードには意味はないです。そもそも並列化できていないため。DM_adress[(array([2]),), (array([2]),), (array([2]),), (array([2]),), (array([2]),)]なんて値になります。

あと、10000000行(10^7か)程度であれば、想像より速く動くと思われます。

numpy.whereはCで実装されており、この場合、ちゃんとCPUがぶん回ります。CPUクロック数が4*10^9くらい、同時実行できる命令が控えめに見て3くらいということで10^10/s程度の命令実行数が期待でき、1行処理するのに多めに見積もって10^3命令要るとしても1秒で10^7行を処理できます。

とりあえず以下のコードで壊滅的に遅かったりしないか確認するべき。

python

1import numpy as np 2 3pDM = np.array([[1, 2, 3], [10, 20, 30], [40, 50, 60],[70, 80, 90],[100, 200, 300]]) 4pDM = np.vstack([pDM]*10000000) 5 6def find_DM_address(): 7 found_DMad = np.where((10 < pDM[:, 0]) & (pDM[:, 0] < 70) & (2 < pDM[:, 1]) & (pDM[:, 1] < 100)) 8 return found_DMad 9 10def main(): 11 DM_address = find_DM_address() 12 print('now finding DM_address....') 13 print('complete DM address!!') 14 print(len(DM_address[0])) 15 16if __name__ == "__main__": 17 main() 18

実際、許容範囲じゃないの? という時間で動いたことは報告しておきます。

プロセス並列化をやった場合は、素直にやるとプロセス間で配列本体のコピーが行われ、へたしたらこっちの方が時間を食います。どうしてもマルチコアを生かして並列化をやるなら、numbaなどでスレッド並列化を書く必要があるでしょう。

投稿2021/05/01 08:33

編集2021/05/01 08:43
hayataka2049

総合スコア30935

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a < b < c は (a < b) and (b < c)と解釈されるのでこのエラーになります。

found_DMad = np.where((10 < pDM[:, 0]) & (pDM[:, 0] < 70) & (2 < pDM[:, 1]) & (pDM[:, 1] < 100)))
ならこのエラーは出なくなるでしょう。

その後がうまくいくかどうかは別の問題です。

投稿2021/04/30 09:58

ppaul

総合スコア24668

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