Optimisation bacth avec multiprocessing ?

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Bonjour à tous,

J’ai scripté en python une analyse financière et je cherche à optimiser les temps de traitement.
Après quelques recherches, je suis tombé sur la librairie "multiprocessing" qui semble être la mieux adaptée à ce que je recherche.
Je ne sais pas trop comment m'y prendre pour implémenter tout ça et je ne suis pas sûr que ce soit le bon choix...

Dans ce programme, je charge un cube XBasesX (list à 3 dimensions) à partir d'une base de données.

# Dimension 1 : les courses de l'hippodrome (560 courses du meeting d'hiver 2017 à Vincennes en attelé)
# Dimension 2 : les chevaux de la course (de 9 à 20 partants, par défaut, j'ai fixé cette dimension à 20, c'est peut-être une erreur pour l'optimisation)
# Dimension 3 : les rubriques des chevaux et les zones de travail (14 rubriques de classements qualificatifs indices 4 à 17, les indices 0 à 3 et 18 servent aux calculs et 19 au stockage des rapports)

Voici la fonction que j'appelle en lui donnant en paramètres les coefficients multiplicateurs à appliquer à chacune des rubriques, cette fonction appelle aussi en fin de traitement une autre fonction qui enregistre le résultat de l'analyse si le bilan financier s'est amélioré.

Code:

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# Fonction de traitement d'un cycle complet sur le cube
def CycleToutesCourses(CoefRub):
    global XBasesX
    global NbCycles
    global LieuCourse
    global Discipline
    global SvNbCoursesGains
    global SvMontantGains
    # Initialisation des zones de calcul pour le bilan financier
    NbCoursesGains = 0
    MontantGains = 0
    MontantJeux = 0
    CptEcartMoyen = 0
    CptEcartMaxi = 0
    Z4Calcules = 0
    EcartMoyen = 0
    EcartMaxi = 0
    Ecart = 0
    # on boucle sur les courses charges dans XBasesX
    for BasesX in XBasesX:
        # Calcul des points cumulés pour chaque cheval de la course lignes 0 à 19
        for Bases in BasesX:
            # Cumul des 14 rubriques colonnes 3 à 17
            for Rub in range(0,14):
                Bases[3] = Bases[3] + (CoefRub[Rub] * Bases[Rub + 4])
        # Tri préalable sur colonne 8 classement ClaStatsCombi
        BasesX = sorted(BasesX, key=itemgetter(8))
        # Tri sur colonne 3 Cumul des valeurs dégressives de 5 à 1 points pour les 5 premiers des classements de chaque rubriques
        BasesX = sorted(BasesX, key=itemgetter(3), reverse=True)
        # Bilan Z4 combiné 8 chevaux 70€
        MontantJeux += 70
        Z4 = 0
        for i in range(0,9):
            if BasesX[i][2] == 1 or BasesX[i][2] == 2 or BasesX[i][2] == 3 or BasesX[i][2] == 4:
                Z4 += 1
        if Z4 == 4:
            NbCoursesGains += 1
            if BasesX[0][19] > 0:
                MontantGains = MontantGains + BasesX[0][19]
            else:
                # Gains approximatifs calculés lorsque le rapport du Z4 est inconnu 
                if (BasesX[1][19] * BasesX[2][19] * BasesX[3][19] / 10) > 0:
                    MontantGains = MontantGains + (BasesX[1][19] * BasesX[2][19] * BasesX[3][19] / 10)
                else:
                    # 80 € par défaut si incalculable
                    MontantGains = MontantGains + 80
                Z4Calcules += 1
            if CptEcartMaxi > EcartMaxi:
                EcartMaxi = CptEcartMaxi
            EcartMoyen = EcartMoyen + CptEcartMoyen
            if CptEcartMoyen != 0:
                Ecart += 1
            CptEcartMoyen = 0
            CptEcartMaxi = 0
        else:
            CptEcartMoyen += 1
            CptEcartMaxi += 1
        # on sort du cycle sous les conditions suivantes =>
	    # Au bout 10 courses analysées, si moins de 2 courses ont été pronostiquées
	    # Au bout 20 courses analysées, si moins de 5 courses ont été pronostiquées 
	    # Au bout 50 courses analysées, si moins de 11 courses ont été pronostiquées 
	    # Au bout 100 courses analysées, si moins de 21 courses ont été pronostiquées 
        # Si l'écart maximum est supérieur à 10
        if (MontantJeux > 630 and NbCoursesGains < 2) or (MontantJeux > 1330 and NbCoursesGains < 5) or (MontantJeux > 3430 and NbCoursesGains < 11) or (MontantJeux > 6930 and NbCoursesGains < 21) or EcartMaxi > 10:
            break
    # Enregistrement du bilan financier dans Parametres
    # Si le montant des gains ou le nombre de courses gagnées s'est amélioré
    if NbCoursesGains > SvNbCoursesGains or MontantGains > SvMontantGains:
        if EcartMoyen > 0:
            EcartMoyen = round(EcartMoyen / Ecart, 2)
        EnregistreParam(CoefRub,EcartMoyen,EcartMaxi,NbCourses,NbCoursesGains,MontantJeux,MontantGains,Z4Calcules)
        print(NbCycles," - ",strftime("%Y%m%d %H:%M",gmtime())," - ",CoefRub," - NbCG=",NbCoursesGains," - Gains=",MontantGains," - Z4C=",Z4Calcules)
        if NbCoursesGains > SvNbCoursesGains:
            SvNbCoursesGains = NbCoursesGains
        if MontantGains > SvMontantGains:
            SvMontantGains = MontantGains
    else:
        if NbCycles % 50000 == 0:
            print(NbCycles," - ",strftime("%Y%m%d %H:%M",gmtime())," - ",CoefRub," - NbCG=",NbCoursesGains," - Gains=",MontantGains," - Z4C=",Z4Calcules)

Et j'appelle cette fonction à partir de cette boucle où je fais varier les coefficients multiplicateurs en boucles imbriquées :

Code:

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# Boucles de calcul de l'analyse financière
SvNbCoursesGains = 0
SvMontantGains = 0
NbCycles = 0
# Rubrique CX ***
for ClaCX in range(0,3):
    # Rubrique CRI ***
    for ClaCRIFX in range(0,3):
        # Rubrique FOR ***
        for IndForme in range(0,3):
            # Rubrique GEN ***
            for ClaTMatic in range(0,3):
                # Rubrique STR ***
                for ClaStatsCombi in range(0,3):
                    # Rubrique DRI ***
                    for ClasRD in range(0,3):
                        # Rubrique ENT ***
                        for ClasRE in range(0,3):
                            # Rubrique CM ***
                            for ClaCote in range(0,3):
                                # Rubrique REU ***
                                for ClasCoefReussite in range(0,3):
                                    # Rubrique AR ***
                                    for ClaAR in range(0,3):
                                        # Rubrique OR ***
                                        for ClaOR in range(0,3):
                                            # Rubrique RUB ***
                                            for ClaRub in range(0,3):
                                                # Rubrique HIS ***
                                                for ClaHisto in range(0,3):
                                                    # Rubrique ST ***
                                                    for ClasStats in range(0,3):
                                                        # Liste des coefficients des 14 rubriques
                                                        CoefRub = [ClaCX,ClaCRIFX,IndForme,ClaTMatic,ClaStatsCombi,ClasRD,ClasRE,ClaCote,ClasCoefReussite,ClaAR,ClaOR,ClaRub,ClaHisto,ClasStats]
                                                        NbCycles += 1
                                                        CycleToutesCourses(CoefRub)

Déjà, si vous avez des suggestions pour optimiser au maximum ce code, je suis preneur.

D'autre part, l'un d'entre vous pourrait-il m'aider à implémenter le "multiprocessing" sur ce code s.v.p.

Jusqu'à maintenant j'ai pu faire varier mes coefficients multiplicateurs de 0 à 2, ce traitement dans cette configuration a duré moins de 10 heures.
Mais je souhaiterais les faire varier de 0 à 5 et là, selon mes calculs, j'en ai pour plusieurs dizaines d'années !

Merci de votre aide. Tchicken.

27/11/2018, 22h48
lg_53
Salut

Avant de penser multiprocess il y a déjà plein d'optimisation à faire dans votre code. Votre ordinateur fait des opérations. Dites vous bien que si vous lui en épargner, vous gagnez du temps d'éxcution.

Donc le premier travail c'est de mettre un chrono sur votre fonction CycleToutesCourses
Code:

1 2 3 4 5 from time import time t0=time() ### execution de votre fonction print("temps d'execution (en secondes): ",time()-t0)
et une fois que vous avez cet indicateur réduiser le nombre d'opérations de votre fonction et constater l'impact sur le temps d'éxécution.

Même si vous ne gagner que quelque micro secondes, c'est déjà énorme. Car Dites vous bien qu'après avec vos 14 boucles for imbriquées, avec 3 valeurs différentes pour chaque vous faites 3 puissance 14 fois appel à cette fonction, soit environ 5 million de fois !

Je vous donne quelques exemples :

Code:

if BasesX[i][2] == 1 or BasesX[i][2] == 2 or BasesX[i][2] == 3 or BasesX[i][2] == 4:

s'écrit

Code:

if BasesX[i][2] in (1,2,3,4):

ce qui vous évite l'extraction de la donnée 4 fois.
voire même si vous savez que BasesX[i][2] est nécéssairement un entier, vous pouvez réduire le nombre de test ainsi :

Code:

if 0<BasesX[i][2]<5 :

et vous passer de 4 extractions + 4 tests + 3 connecteurs logique à 1 extraction + 2 tests + 1 connecteur logique (de 11 opérations, on passe à 4)

Autre exemple :
Code:

1 2 if (BasesX[1][19] * BasesX[2][19] * BasesX[3][19] / 10) > 0: MontantGains = MontantGains + (BasesX[1][19] * BasesX[2][19] * BasesX[3][19] / 10)
Pourquoi faire calculer à votre ordinateur 2 fois cette grosse expression ?
Code:

1 2 3 4 a = BasesX[1][19] * BasesX[2][19] * BasesX[3][19] / 10 if a > 0: MontantGains += a
Et je ne parle pas là des variables qui sont en global, dont on ne sait absolument pas d'où elles viennent, et qui probablement pourraient être construites de manière plus judicieuse certainement (des array numpy peut etre), ainsi que des doubles tris qui ont l'air très suspects ...
28/11/2018, 08h49
lg_53
J'en profite aussi pour vous donner la syntaxe réduite de vos 14 boucles for immonde imbriquées, qui montre déjà l'utilité de numpy :
Code:

1 2 3 4 5 import numpy as np for CoefRub in np.ndindex( (3,)*14 ): NbCycles += 1 CycleToutesCourses(CoefRub)

Tout d'abord un grand merci pour ces précieux conseils.
Et je vous demande pardon pour mon code exécrable (Après 30 ans de VB, je suis passé au python le mois dernier)
Du coup j'ai fait une revue de mon code et je le remet en ligne ci-dessous en intégralité.
Détail de la création du Cube avec la boucle sur la base de données qui appelle les fonctions AMHippo et SHHippo pour l'alimenter.
Les variables global me simplifient le partage de données avec les différentes fonctions

Code:

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287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
# -*- coding: utf-8 -*
# BasesX(i, 0)   numéro
# BasesX(i, 1)   nombre de citations dans les 5 premiers de chaque classement rubriques
# BasesX(i, 2)   place à* l'arrivée
# BasesX(i, 3)   cumul des valeurs dégressives de 5 à 1 points pour les 5 premiers des classements rubriques
# BasesX(i, 4)   classement ClaCX
# BasesX(i, 5)   classement ClaCRIFX
# BasesX(i, 6)   classement IndForme
# BasesX(i, 7)   classement ClaTMatic
# BasesX(i, 8)   classement ClaStatsCombi
# BasesX(i, 9)   classement ClasRD
# BasesX(i, 10)  classement ClasRE
# BasesX(i, 11)  classement ClaCote
# BasesX(i, 12)  classement ClasCoefReussite
# BasesX(i, 13)  classement ClaAR
# BasesX(i, 14)  classement ClaOR
# BasesX(i, 15)  classement ClaRub
# BasesX(i, 16)  classement ClaHisto
# BasesX(i, 17)  classement ClasStats
# BasesX(i, 18)  classement BasesX(i, 3) cumul des valeurs dégressives de 5 à*1 points pour les 5 premiers des classements rubriques
# BasesX(i, 19)  QuarteD, CouplePlace12, CouplePlace13, CouplePlace23 colonnes 0 à 3
import sqlite3
import numpy
from time import gmtime, strftime
from operator import itemgetter
from time import time
# connexion BDD
conn = sqlite3.connect("Vincennes.sqlite")
conn.row_factory = sqlite3.Row
# Initialisation du tableau de X courses XBasesX constitué de tableaux de courses BasesX
XBasesX = []
# Tableau des noms des 14 ou 16 rubriques étudiées
#LibRub = ["ClaCX","ClaIDC","ClaCRIFX","IndForme","ClaTMatic","ClaStatsCombi","ClasRD","ClasRE","ClaCote","ClaCFP","ClasCoefReussite","ClaAR","ClaOR","ClaRub","ClaHisto","ClasStats"]
LibRub = ["ClaCX","ClaCRIFX","IndForme","ClaTMatic","ClaStatsCombi","ClasRD","ClasRE","ClaCote","ClasCoefReussite","ClaAR","ClaOR","ClaRub","ClaHisto","ClasStats"]
SvNbCoursesGains = 0
SvMontantGains = 0
# Rubriques classiques
def AMHippo(NumGeny,NumCourse,Partants,Distance,LibRub,Rub):
    global BasesX
    global conn
    global LieuCourse
    global Discipline
    # TabChevaux = [[0 for i in range(2)] for j in range(20)]
    TabChevaux = [[0] * 2 for _ in range(20)]
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("SELECT Numero, PlaceArrivee FROM Chevaux WHERE NumGeny='" + NumGeny + "' and NumCourse=" + str(NumCourse) + " ORDER BY " + LibRub)
    for row in cur.fetchall():
        TabChevaux[i][0] = row["Numero"]
        TabChevaux[i][1] = row["PlaceArrivee"]
    if Discipline == "ATTELE" or Discipline == "MONTE":
        if Distance < 2701:
            if Distance < 2401:
                DistanceMin = "1500"
                DistanceMax = "2400"
            else:
                DistanceMin = "2401"
                DistanceMax = "2700"
        else:
            DistanceMin = "2701"
            DistanceMax = "4500"
    elif Discipline == "PLAT":
        if Distance < 1801:
            if Distance < 1501:
                DistanceMin = "500"
                DistanceMax = "1500"
            else:
                DistanceMin = "1501"
                DistanceMax = "1800"
        else:
            DistanceMin = "1801"
            DistanceMax = "4500"
    else:
        if Distance < 7500:
            if Distance < 5001:
                if Distance < 3501:
                    DistanceMin = "2500"
                    DistanceMax = "3500"
                else:
                    DistanceMin = "3501"
                    DistanceMax = "5000"
            else:
                DistanceMin = "5001"
                DistanceMax = "7500"
    if Partants > 8 and Partants < 13:
        PartantsMin = "9"
        PartantsMax = "12"
    elif Partants > 12 and Partants < 17:
        PartantsMin = "13"
        PartantsMax = "16"
    else:
        PartantsMin = "17"
        PartantsMax = "20"
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("SELECT Classement, PrctFreqT, PrctFreqZ FROM StatsRubHippo WHERE LieuCourse='" + LieuCourse + "' and Discipline='" + Discipline + "' and Rubrique='" + LibRub + "' and DistanceMin=" \
                + DistanceMin + " and DistanceMax=" + DistanceMax + " and PartantsMin=" + PartantsMin + " and PartantsMax=" + PartantsMax + " ORDER BY PrctFreqZ desc, Classement")
    for row in cur.fetchall():
        if row["Classement"] <= Partants:
            for j in range(0,Partants):
                if BasesX[j][0] == TabChevaux[row["Classement"]][0]:
                    BasesX[j][1] += 1
                    BasesX[j][2] = TabChevaux[row["Classement"]][1]
                    BasesX[j][Rub + 4] += (row["PrctFreqZ"])
 
# Rubriques combinées
def SHHippo(DateReunion,NumReunion,NumCourse):
    global BasesX
    global conn
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("SELECT Numero, PlaceArrivee, FrequenceReussite FROM DatesChevaux WHERE DateReunion='" + DateReunion + "' and NumReunion=" + str(NumReunion) + " and NumCourse=" + str(NumCourse) + " ORDER BY ClaFrqReussite")
    for row in cur.fetchall():
        for j in range(0,20):
            if BasesX[j][0] == row["Numero"] :
                BasesX[j][1] += 1
                BasesX[j][2] = row["PlaceArrivee"]
                BasesX[j][8] += (19 - (j * 2))
 
# Enregistrement du résultat de l'analyse financière dans la base de données
def EnregistreParam(CoefRub,EcartMoyen,EcartMaxi,NbCourses,NbCoursesGains,MontantJeux,MontantGains,Z4Calcules):
    global conn
    global LieuCourse
    global Discipline
    global DateDebPer
    global DateFinPer
    #LibCoef = ["CoefRubCX","CoefRubCRI","CoefRubIDC","CoefRubFOR","CoefRubTGE","CoefRubSTR","CoefRubDRI","CoefRubENT","CoefRubCM","CoefRubCFP","CoefRubREU","CoefRubAR","CoefRubOR","CoefRubRUB","CoefRubHIS","CoefRubST"]
    LibRub = ["RubCX","RubCRI","RubFOR","RubTGE","RubSTR","RubDRI","RubENT","RubCM","RubREU","RubAR","RubOR","RubRUB","RubHIS","RubST"]
    LibCoef = ["CoefRubCX","CoefRubCRI","CoefRubFOR","CoefRubTGE","CoefRubSTR","CoefRubDRI","CoefRubENT","CoefRubCM","CoefRubREU","CoefRubAR","CoefRubOR","CoefRubRUB","CoefRubHIS","CoefRubST"]
    # Chargement des bilans positifs en fonction des valeurs paramètrées
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("SELECT LieuCourse, Discipline, Jeu, NbCoursesGains, MontantGains FROM Parametres WHERE Jeu='nb'")
    row = cur.fetchone()
    if NbCoursesGains > row["NbCoursesGains"]: 
        Bilan = "UPDATE Parametres set "
        for i in range(0,14):
            if CoefRub[i] == 0:
                Bilan = Bilan + LibRub[i] + "=0, " + LibCoef[i] + "=" + str(CoefRub[i]) + ","
            else:
                Bilan = Bilan + LibRub[i] + "=1, " + LibCoef[i] + "=" + str(CoefRub[i]) + ","
        Bilan = Bilan + " EcartMoyen=" + str(EcartMoyen) + ", EcartMaxi=" + str(EcartMaxi) + ", Difficulte=100, NbCourses=" + str(NbCourses) + ", NbCoursesGains=" + str(NbCoursesGains)
        Bilan = Bilan + ", MontantJeux="+ str(MontantJeux) + ", MontantGains=" + str(MontantGains) + ", Z4Calcules=" + str(Z4Calcules) + ", DateDebPer='" + DateDebPer + "', DateFinPer='" + DateFinPer + "'"
        Bilan = Bilan + " WHERE LieuCourse='" + LieuCourse + "' and Discipline='" + Discipline + "' and Jeu='nb'"
        cur.execute(Bilan)
        conn.commit()
    cur.execute("SELECT LieuCourse, Discipline, Jeu, NbCoursesGains, MontantGains FROM Parametres WHERE Jeu='mt'")
    row = cur.fetchone()
    if MontantGains > row["MontantGains"]: 
        Bilan = "UPDATE Parametres set "
        for i in range(0,14):
            if CoefRub[i] == 0:
                Bilan = Bilan + LibRub[i] + "=0, " + LibCoef[i] + "=" + str(CoefRub[i]) + ","
            else:
                Bilan = Bilan + LibRub[i] + "=1, " + LibCoef[i] + "=" + str(CoefRub[i]) + ","
        Bilan = Bilan + " EcartMoyen=" + str(EcartMoyen) + ", EcartMaxi=" + str(EcartMaxi) + ", Difficulte=100, NbCourses=" + str(NbCourses) + ", NbCoursesGains=" + str(NbCoursesGains)
        Bilan = Bilan + ", MontantJeux="+ str(MontantJeux) + ", MontantGains=" + str(MontantGains) + ", Z4Calcules=" + str(Z4Calcules) + ", DateDebPer='" + DateDebPer + "', DateFinPer='" + DateFinPer + "'"
        Bilan = Bilan + " WHERE LieuCourse='" + LieuCourse + "' and Discipline='" + Discipline + "' and Jeu='mt'"
        cur.execute(Bilan)
        conn.commit()
    cur.close
# Fonction de traitement d'un cycle complet sur le cube
def CycleToutesCourses(CoefRub):
    global XBasesX
    global NbCycles
    global LieuCourse
    global Discipline
    global SvNbCoursesGains
    global SvMontantGains
    # Initialisation des zones de calcul pour le bilan financier
    NbCoursesGains = 0
    MontantGains = 0
    MontantJeux = 0
    CptEcartMoyen = 0
    CptEcartMaxi = 0
    Z4Calcules = 0
    EcartMoyen = 0
    EcartMaxi = 0
    Ecart = 0
    t0=time()
    # on boucle sur les courses charges dans XBasesX
    for BasesX in XBasesX:
        # Calcul des points cumulés pour chaque cheval de la course lignes 0 à 19
        for Bases in BasesX:
            # Cumul des 14 rubriques colonnes 3 à 17
            for Rub in range(0,14):
                Bases[3] += (CoefRub[Rub] * Bases[Rub + 4])
        # Tri préalable sur colonne 8 classement ClaStatsCombi
        BasesX = sorted(BasesX, key=itemgetter(8))
        # Tri sur colonne 3 Cumul des valeurs dégressives de 5 à 1 points pour les 5 premiers des classements de chaque rubriques
        BasesX = sorted(BasesX, key=itemgetter(3), reverse=True)
        # Bilan Z4 combiné 8 chevaux 70€
        MontantJeux += 70
        Z4 = 0
        for i in range(0,9):
            if 0<BasesX[i][2]<5:
                Z4 += 1
        if Z4 == 4:
            NbCoursesGains += 1
            GZ4 = BasesX[0][19]
            if GZ4 > 0:
                MontantGains += GZ4
            else:
                # Gains approximatifs calculés lorsque le rapport du Z4 est inconnu 
                GA = BasesX[1][19] * BasesX[2][19] * BasesX[3][19]
                if GA > 0:
                    MontantGains += GA / 10
                else:
                    # 80 € par défaut si incalculable
                    MontantGains += 80
                Z4Calcules += 1
            if CptEcartMaxi > EcartMaxi:
                EcartMaxi = CptEcartMaxi
            EcartMoyen = EcartMoyen + CptEcartMoyen
            if CptEcartMoyen != 0:
                Ecart += 1
            CptEcartMoyen = 0
            CptEcartMaxi = 0
        else:
            CptEcartMoyen += 1
            CptEcartMaxi += 1
	# on sort du cycle sous les conditions suivantes =>
	# Au bout 10 courses analysées, si moins de 2 courses ont été pronostiquées
	# Au bout 20 courses analysées, si moins de 5 courses ont été pronostiquées 
	# Au bout 50 courses analysées, si moins de 11 courses ont été pronostiquées 
	# Au bout 100 courses analysées, si moins de 21 courses ont été pronostiquées 
	# Si l'écart maximum est supérieur à 10
        if (MontantJeux > 630 and NbCoursesGains < 2) or (MontantJeux > 1330 and NbCoursesGains < 5) or (MontantJeux > 3430 and NbCoursesGains < 11) or (MontantJeux > 6930 and NbCoursesGains < 21) or EcartMaxi > 10:
            break
    # Enregistrement du bilan financier dans Parametres
    # Si le montant des gains ou le nombre de courses gagnées s'est amélioré
    if NbCoursesGains > SvNbCoursesGains or MontantGains > SvMontantGains:
        if EcartMoyen > 0:
            EcartMoyen = round(EcartMoyen / Ecart, 2)
        EnregistreParam(CoefRub,EcartMoyen,EcartMaxi,NbCourses,NbCoursesGains,MontantJeux,MontantGains,Z4Calcules)
        print(NbCycles," - ",strftime("%Y%m%d %H:%M",gmtime())," - ",CoefRub," - NbCG=",NbCoursesGains," - Gains=",MontantGains," - Z4C=",Z4Calcules)
        if NbCoursesGains > SvNbCoursesGains:
            SvNbCoursesGains = NbCoursesGains
        if MontantGains > SvMontantGains:
            SvMontantGains = MontantGains
    else:
        if NbCycles % 50000 == 0:
            print(NbCycles," - ",strftime("%Y%m%d %H:%M",gmtime())," - ",CoefRub," - NbCG=",NbCoursesGains," - Gains=",MontantGains," - Z4C=",Z4Calcules)
    #print("Temps d'execution : ",time()-t0," Sec.")
#
# Création du Cube :
#
#   Dimension 1 : les courses de l'hippodrome
#   Dimension 2 : les chevaux de la course
#   Dimension 3 : les rubriques des chevaux
#
# Chargement des données Reunions, Courses et rubriques pour 1 Hippodrome et 1 Discipline
# Par exemple pour Vincennes en attelé 566 courses pendant le meeting du 1er octobre 2017 au 31 mars 2018 :
# On divise l'année en 2, meeting (1er octobre au 31 mars) et hors meeting (1er avril au 30 septembre)
# on charges les x courses dans le tableau XBasesX qui servira de base pour l'étude financières
# Dans le cas de Vincennes, 
curR = conn.cursor()
curR.execute("SELECT NumGeny, LieuCourse, DateReunion, NumReunion FROM Reunions ORDER BY substr(DateReunion, 7, 4)||substr(DateReunion, 4,2)||substr(DateReunion, 1,2) desc")
NbCourses = 0
for rowR in curR.fetchall():
    if NbCourses == 0:
        DateDebPer = rowR["DateReunion"]
        LieuCourse = rowR["LieuCourse"]
    # Chargement des données courses
    curC = conn.cursor()
    curC.execute("SELECT NumGeny, NumCourse, Discipline, Partants, Distance, Premier, Deuxieme, Troisieme, Quatrieme, Cinquieme, round(CouplePlace12), round(CouplePlace23), \
    round(CouplePlace13), round(Trio), round(QuarteD) FROM Courses WHERE Partants>9 and NumGeny='" + rowR["NumGeny"] + "' and Discipline='ATTELE' ORDER BY NumCourse")
    for rowC in curC.fetchall():
        NbCourses = NbCourses + 1
        Discipline = rowC["Discipline"]
        # Initialisation du tableau 1 course BasesX de 19 colonnes et 20 lignes 
        BasesX = [[0] * 20 for _ in range(20)]
        # chargement du tableau 1 course avec les numéro des chevaux de 1 à* 20
        for i in range(0,20):
            BasesX[i][0] = i + 1
            # On initialise les classements rubriques à 99 pour les tris croissants
	    #
            for j in range(4,18):
                BasesX[i][j] = 99
        # Boucle d'appels à la fonction de chargement des valeurs des 16 rubriques statistiques dans BasesX
        for Rub in range(0,14):
            if Rub==4:
                # Rubriques combinées
                SHHippo(rowR["DateReunion"],rowR["NumReunion"],rowC["NumCourse"]) 
            else:
                # Rubriques classiques
                AMHippo(rowR["NumGeny"],rowC["NumCourse"],rowC["Partants"],rowC["Distance"],LibRub[Rub],Rub) 
        BasesX[0][19] = int(rowC["round(QuarteD)"])
        BasesX[1][19] = int(rowC["round(CouplePlace12)"])
        BasesX[2][19] = int(rowC["round(CouplePlace13)"])
        BasesX[3][19] = int(rowC["round(CouplePlace23)"])
        XBasesX.append(BasesX)
    curC.close()
    DateFinPer = rowR["DateReunion"]
curR.close()
# Boucles de calcul de l'analyse financière
SvNbCoursesGains = 0
SvMontantGains = 0
NbCycles = 0
print(NbCycles," - ",strftime("%Y%m%d %H:%M",gmtime()))
# variation de 0 à 3 des coefficients des 14 rubriques
for CoefRub in numpy.ndindex( (3,)*14 ):
    NbCycles += 1
    CycleToutesCourses(CoefRub)

Dans cette configuration, j'obtiens les temps de traitement suivants :

Temps d'execution :  0.002000093460083008  Sec.
Temps d'execution :  0.002000093460083008  Sec.
Temps d'execution :  0.002000093460083008  Sec.
Temps d'execution :  0.0029997825622558594  Sec.
Temps d'execution :  0.002000093460083008  Sec.
Temps d'execution :  0.0019998550415039062  Sec.
Temps d'execution :  0.003000020980834961  Sec.
Temps d'execution :  0.002000093460083008  Sec.
Temps d'execution :  0.0019998550415039062  Sec.
Temps d'execution :  0.0030002593994140625  Sec.

NbCycles - Date et heure       - Coéfficients multiplicateurs ...
0            -  20181128 14:35
19684     -  20181128 14:36  -  (0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)  - NbCG= 7  - Gains= 1596  - Z4C= 1
50000     -  20181128 14:39  -  (0, 0, 0, 0, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 0, 2, 1, 1)  - NbCG= 7  - Gains= 1596  - Z4C= 1

Soit 50000 cycles en 4 minutes environ, 750000 à l'heure, soit environ 6H30.
Ce qui donne dans le cas des coefficients multiplicateurs de 0 à 2, théoriquement une baisse d'un 1/3 de la durée de traitement.

Merci lg_53

28/11/2018, 22h12
lg_53
Autre optim :
Code:

1 2 BasesX = sorted(BasesX, key=itemgetter(8)) BasesX = sorted(BasesX, key=itemgetter(3), reverse=True)
1er optim : utiliser la fonction sort qui trie la liste "sur place" plutot que de se réserver une nouvelle place en mémoire et de réaffecter ensuite
Code:

1 2 BasesX.sort(key=itemgetter(8)) BasesX.sort( key=itemgetter(3), reverse=True)
2eme optim : plutot que de faire 2 tris, n'en faire qu'un seul avec une clé double (python sait comparer des tuples) :

Code:

BasesX.sort( key= lambda x : (-x[3],x[8])))

L'astuce ici est de lettre un signe - pour imiter un tri dans l'ordre inverse sur cette clé.

Vous pouvez mettre les time pile autour de cela pour mesurer les gains.

Vous pouvez également poussez les investigations plus loin en mettant des time un peu partout pour savoir ce qui prend le plus de temps (et ce qu'il serait donc de bon gout d'optimiser). Le module cProfile peut aussi vous faire cela de manière très complète.

Il nous faudrait un fichier, ou formuler les choses différemment pour qu'on puisse faire tourner qqch si vous voulez qu'on puisse vous aidez plus.

Bonne soirée
28/11/2018, 22h57
Tchicken

1 pièce(s) jointe(s)

Bonsoir lg_53,

un grand merci pour ton aide, j'ai le fichier sqlite en pièce jointe. Je reprendrai le codage demain.

Chez moi, temps d'exécution :

Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0009999275207519531  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0010001659393310547  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0010001659393310547  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0010001659393310547  Sec.
Temps d'execution :  0.0010001659393310547  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0009999275207519531  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0010001659393310547  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0010001659393310547  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0009999275207519531  Sec.

0.0 ne veut pas dire 0, mais c'est trop petit pour que python ait pu mesurer.
Maintenant si je change les sort comme mentionné précédemment

Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.
Temps d'execution :  0.0  Sec.

Si tu es en python version 3.7 ou plus tu peux avoir un time plus précis (à tester, je n'ai jamais essayer) en faisant cela :

Code:

from time import time_ns as time

au lieu de

Code:

from time import time

Tu peux aussi mesurer le temps pour faire 10 000 appels par exemple, et là c'est suffisamment grand pour être mesurable, et avoir une valeur pour toi de comparaison.

29/11/2018, 17h05
Tchicken

1 pièce(s) jointe(s)

Désolé, je vous ai tutoyé dans l'excitation lors de mon dernier message.
J'ai mis à jour mon code que je mets en pièce jointe au format zip.
Je suis en version python 3.7, mais le time_ns n'a pas changé le résultat, j'ai peut-être loupé quelque chose.
Un grand merci à vous.
30/11/2018, 09h17
lg_53

Citation:

Envoyé par Tchicken

Désolé, je vous ai tutoyé dans l'excitation lors de mon dernier message.

Non au contraire.

2 pièce(s) jointe(s)

J'ai corrigé un problème sur le chargement du cube, les classements utilisés dans les cumuls rubriques et les tri n'était pas chargés !
Ceci à complètement changé les temps de traitement :
Avec ce correctif, le batch exécute environ 20.000 cycles à l'heure, alors qu'à vide, il en exécutait 750.000.
Ce qui devrait donner 10 jours de temps de traitement pour un indice variant de 0 à 3.

avec time_ns j'obtiens ces données :

Debut Cycle : 10:27:52
Temps cumul rubriques = 140400300 NanoSec.
Temps tri = 31200000 NanoSec.
Temps bilan = 0 NanoSec.
Fin Cycle = 171600300 NanoSec.
Fin Cycle : 10:27:53 - [1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2] - NbCG= 232 - Gains= 22354

1 cycle a une durée inférieure à 1 seconde :
Temps cumul rubriques = 82 %
Temps tri = 18 %
Temps bilan = quasi nul

Je remet en pièce jointe deux versions du code avec le timing et numpy.
Je pense qu'il va falloir passer au multiprocessing et certainement avec du partage réseau, j'ai plusieurs pc à ma disposition à la maison.

Comme ce sont les parties cumul rubrique et tri qui prennent le plus de temps, j'essaie de passer mon cube de list python en array numpy.

J'ai essayé 2 méthodes :
Code:

1 2 # On transforme le cube en array numpy XnpX = np.array(XBasesX,int)
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 # Initialisation du tableau de X courses XBasesX constitué de tableaux de courses BasesX #XBasesX = [] Bnp0 = np.array([1,0,0,0,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,0,0],int) Bnp1 = np.array([2,0,0,0,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,0,0],int) Bnp2 = np.array([3,0,0,0,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,0,0],int) Bnp3 = np.array([4,0,0,0,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,0,0],int) Bnp4 = np.array([5,0,0,0,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,0,0],int) Bnp5 = np.array([6,0,0,0,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,0,0],int) Bnp6 = np.array([7,0,0,0,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,0,0],int) Bnp7 = np.array([8,0,0,0,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,0,0],int) Bnp8 = np.array([9,0,0,0,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,0,0],int) Bnp9 = np.array([10,0,0,0,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,0,0],int) Bnp10 = np.array([11,0,0,0,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,0,0],int) Bnp11 = np.array([12,0,0,0,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,0,0],int) Bnp12 = np.array([13,0,0,0,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,0,0],int) Bnp13 = np.array([14,0,0,0,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,0,0],int) Bnp14 = np.array([15,0,0,0,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,0,0],int) Bnp15 = np.array([16,0,0,0,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,0,0],int) Bnp16 = np.array([17,0,0,0,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,0,0],int) Bnp17 = np.array([18,0,0,0,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,0,0],int) Bnp18 = np.array([19,0,0,0,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,0,0],int) Bnp19 = np.array([20,0,0,0,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,0,0],int) npX = np.array([Bnp0,Bnp1,Bnp2,Bnp3,Bnp4,Bnp5,Bnp6,Bnp7,Bnp8,Bnp9,Bnp10,Bnp11,Bnp12,Bnp13,Bnp14,Bnp15,Bnp16,Bnp17,Bnp18,Bnp19])
avec ce genre de tri :
Code:

1 2 npX = npX[npX[:,7].argsort(kind='mergesort')] npX = npX[npX[:,3].argsort(kind='mergesort')]
Mais il faut que j'étudie encore numpy, car j'ai pas tout compris !

02/12/2018, 12h14
lg_53

Citation:

Envoyé par Tchicken

J'ai corrigé un problème sur le chargement du cube, les classements utilisés dans les cumuls rubriques et les tri n'était pas chargés !
Ceci à complètement changé les temps de traitement :
Avec ce correctif, le batch exécute environ 20.000 cycles à l'heure, alors qu'à vide, il en exécutait 750.000.
Ce qui devrait donner 10 jours de temps de traitement pour un indice variant de 0 à 3.

Vous voulez dire que vous venez de trouver un bug dans votre algo, et que la correction de ce bug multiplie par 37 le temps d'éxécution ? En effet ca commence à devenir conséquent.

Citation:

Envoyé par Tchicken

Je pense qu'il va falloir passer au multiprocessing et certainement avec du partage réseau, j'ai plusieurs pc à ma disposition à la maison.

Pas si facile que cela. Il y a 2 difficultés. La première c'est d'avoir un algorithme parallélisable. C'est à dire qu'on peut découper l'algorithme en plusieurs sous taches indépendantes. Notamment, prenons comme exemple le tri d'une grosse liste. En multiprocess, vous sentez bien que même si vous avez 2 processeurs et que vous dites à chacun de trier la moitié de la liste, et bien à la fin vous n'avez pas une liste triée. Vous avez 2 sous liste, et chacune d'elle est triée. Faut-il encore les rassembler après coup, en les intercalant judicieusement, ce qui ne pourra se faire que par un seul et unique processeur.
La seconde difficulté est d'utiliser des CPU de machines différentes. Ca j'avoue n'avoir jamais fait. Mais il faut se méfier de cela, car si vos processeur ont besoin de beaucoup communiqué entre eux, ce que vous allez gagner en temps d'éxécution c'est rien du tout, car le gain que vous allez faire sur le calcul, vous allez remettre ce temps en communication entre les processeurs. Le phénomène existe déjà sur des CPU de la même machine, mais la limite n'est tout de même pas la même.

Citation:

Envoyé par Tchicken

Comme ce sont les parties cumul rubrique et tri qui prennent le plus de temps, j'essaie de passer mon cube de list python en array numpy.

Très bonne idée. J'ai hésité à vous le suggérer, mais j'ai vu pas mal d'append dans le code et je n'ai pas pris le temps de regarder si l'on pouvait s'en passer ou non. Car avec numpy, il faut travailler à taille de tableau fixée, c'est à dire déclarer au départ le tableau en entier, avec les bonnes dimensions (et remplies de valeurs arbitraires, ou de zéros), et ensuite modifier les valeurs qui sont dedans sans toucher à la taille. Garder en tête que tout ce qui modifie la taille d'un array numpy a une performance inférieur à un append sur une liste.

PS : Lorsque vous affichez vos temps avec précision nanoseconde, multiplier par 1e-9 pour garder un affichage seconde (qui est humainement plus lisible) tout en préservant une précision nanoseconde
02/12/2018, 19h59
Tchicken

Citation:

Envoyé par lg_53

Pas si facile que cela. Il y a 2 difficultés. La première c'est d'avoir un algorithme parallélisable. C'est à dire qu'on peut découper l'algorithme en plusieurs sous taches indépendantes. Notamment, prenons comme exemple le tri d'une grosse liste. En multiprocess, vous sentez bien que même si vous avez 2 processeurs et que vous dites à chacun de trier la moitié de la liste, et bien à la fin vous n'avez pas une liste triée. Vous avez 2 sous liste, et chacune d'elle est triée. Faut-il encore les rassembler après coup, en les intercalant judicieusement, ce qui ne pourra se faire que par un seul et unique processeur.
La seconde difficulté est d'utiliser des CPU de machines différentes. Ca j'avoue n'avoir jamais fait. Mais il faut se méfier de cela, car si vos processeur ont besoin de beaucoup communiqué entre eux, ce que vous allez gagner en temps d'éxécution c'est rien du tout, car le gain que vous allez faire sur le calcul, vous allez remettre ce temps en communication entre les processeurs. Le phénomène existe déjà sur des CPU de la même machine, mais la limite n'est tout de même pas la même.

Je pensais paralléliser la fonction CycleToutesCourses, cela vous semble-t-il possible ?

Citation:

Envoyé par lg_53

Très bonne idée. J'ai hésité à vous le suggérer, mais j'ai vu pas mal d'append dans le code et je n'ai pas pris le temps de regarder si l'on pouvait s'en passer ou non. Car avec numpy, il faut travailler à taille de tableau fixée, c'est à dire déclarer au départ le tableau en entier, avec les bonnes dimensions (et remplies de valeurs arbitraires, ou de zéros), et ensuite modifier les valeurs qui sont dedans sans toucher à la taille. Garder en tête que tout ce qui modifie la taille d'un array numpy a une performance inférieur à un append sur une liste.

je peux déterminer la taille de l'array numpy à la lecture de la base de données, ce n'est pas un problème.
03/12/2018, 18h29
lg_53

Citation:

Envoyé par Tchicken

Je pensais paralléliser la fonction CycleToutesCourses, cela vous semble-t-il possible ?

Cette fonction en elle même ne prends pas beaucoup de temps. C'est plutot les 5 millions d'appels qui en prennent ! Donc ce serait plutot les appels qu'il faudrait paralléliser. Seul hic : je pense que chaque appel à cette fonction modifie qqch dans vos variables globales, modification qui semble nécéssaire au prochain appel de la fonction dans l'algorithme que vous présentez. Pour en être sûr il faudrait avoir une version plus propre sans variable globale. Et si on ne peut, ou que l'on peut mais de manière pénible et/ou lourde, une petite classe serait peut-être la bienvenue (mais cela fait peut etre aller trop loin pour vous).

Citation:

Envoyé par Tchicken

je peux déterminer la taille de l'array numpy à la lecture de la base de données, ce n'est pas un problème.

Hop, alors on y va !

N'hésitez pas à poster votre nouveau code

Bon j'attaque l'array numpy !!!
j'ai du mal à visualiser la construction d'un array, alors je l'ai décomposé comme ça :
Code:

1 2 3 4 5 6 7 # Chevaux Chx = np.array([0,0,0,0,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,99,0,0],int) # Une courses est constituée d'un maximum de 20 chevaux # Là je souhaiterai incrémenter la colonne 1 avec le numéro du cheval de 1 à 20 Crs = np.repeat(Chx,20) # le Meeting de Vincennes 2017 comportait 560 courses attelées Mee = np.repeat(Crs,560)
Là encore je ne suis pas sûr d'avoir construit mon array correctement, surtout lorsque je l'affiche j'obtiens un truc comme ça :
0000000000000000000000000000
0000000000000000000000000000
0000000000000000000000000000
...etc
Je ne visualise pas mes chevaux qui constituent une course, est-ce normal ?

Non, avec repeat tu modifies la taille de ton array. Pas besoin de Chx ni de Crs, tout est contenu dans le tableau global !
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 import numpy as np ## 1er dim : les courses ## 2eme dim : les chevaux dans chaque course ## 3eme dim : les stats de chaque chevaux par course Mee = np.zeros((560,20,20), dtype=int) ## On remplit de zéros pour démarrer Mee[:,:,0] = np.arange(1,20+1) Mee[:,:,4:-2] = 99 print(Mee[0]) ### La premiere course donc
Une petite digression de quelques jours pour se plonger dans un tuto numpy me parait indispensable. Tu peux commencer par
https://ghajba.developpez.com/tutori...prendre-numpy/
https://ghajba.developpez.com/tutori.../numpy-avance/
https://python-scientific-lecture-no...nnee-polynome/
dans cet ordre.

05/12/2018, 11h42
Tchicken

Bonjour,

Citation:

Envoyé par lg_53

Mee[:,:,0] = np.arange(1,20+1)

sur le np.arange, le paramètre "start" est à 1 et le "Stop" est à 20+1, ce 20+1 est-il écrit de cette manière juste pour la compréhension ou est-ce une nomenclature ?

Et j'ai une autre question, sur les arrays :
Dans la fonction "CycleToutesCourses", pour optimiser, je me demande si il ne serait pas plus judicieux d'éclater mon array en 3 :
- Un array avec les données nécessaire au calcul
- Un array plus petit où je charge seulement le résultat du calcul et peut-être que cela pourrait accélérer la partie tri
- Un array avec les rapports pour le calcul financier
05/12/2018, 12h35
lg_53
Je l'ai écrit comme cela pour la compréhension. Car start est inclus, mais stop ne l'est pas. Donc si tu veux l'intervalle [1;20] bornes incluses, il faut écrire np.arange(1;21) donc.

Donc oui on peut écrire 21, et pas 20+1. Ceci dit, tu auras certainement un peu plus tard des variables pour stocker les dimensions, plutôt que d'écrire les dimensions en dur. Et là le +1 prend son sens aussi dans le code :
Code:

1 2 Nb_chevaux = 20 Mee[:,:,0] = np.arange(1,Nb_chevaux+1)

Est-ce que travailler avec 3 arrays sous cette forme serait plus rapide :

Code:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
# ###################################
# Version 3 arrays #
# ##################
# Array BDD #
# ###########
Mee = np.zeros((560,20,16), dtype=int)  
Mee[:,:,0] = np.arange(1,20+1)
Mee[:,:,2] = 99
# Mee[:,:,0]  Numéro
# Mee[:,:,1]  Place à l'arrivée
# Mee[:,:,2]  Classement ClaCX
# Mee[:,:,3]  Classement ClaCRIFX
# Mee[:,:,4]  Classement IndForme
# Mee[:,:,5]  Classement ClaTMatic
# Mee[:,:,6]  Classement ClaStatsCombi
# Mee[:,:,7]  Classement ClasRD
# Mee[:,:,8]  Classement ClasRE
# Mee[:,:,9]  Classement ClaCote
# Mee[:,:,10] Classement ClasCoefReussite
# Mee[:,:,11] Classement ClaAR
# Mee[:,:,12] Classement ClaOR
# Mee[:,:,13] Classement ClaRub
# Mee[:,:,14] Classement ClaHisto
# Mee[:,:,15] Classement ClasStats
# ##############
# Array Calcul #
# ##############
Cal = np.zeros((20,2), dtype=int)  
# Cal[:,:,0] Numéro
# Cal[:,:,1] Classements cumulés indicés
# ################
# Array Rapports #
# ################
Rap= np.zeros((560,4), dtype=int)  
# Rap[:,0] Z4
# Rap[:,1] Couplé placé 12
# Rap[:,2] Couplé placé 13
# Rap[:,3] Couplé placé 23
# ###################################

Les arrays Mee et Rap seraient passées en paramètre à la fonction "CycleToutesCourses" avec les coëfficients
L'array Cal serait local à la fonction "CycleToutesCourses"
Je supprime les variables Globales et je passes mes données en paramètres.

05/12/2018, 16h09
lg_53

Oui ca peut le faire aussi. Il me semble que tu as des tris sur ton tableau entier et que le fait que tout soit dans XBasesX va te trié toute les colonnes selon 1 colonne (ou 2).

Donc si tu peux te permettre de ne trier que 16 colonnes sur les 20 ok. Sinon autant tout laisser ensemble, car il faudra que tu récupère la clé de tri pour l'appliquer aussi sur les 2 autres petits tableaux. La problématique est la même avec des listes (Une grosse liste, ou alors une un peu plus petite et 2 petites à côté?) et donc tu peux aborder cette question de stockages sur ce que tu connais mieux.

PS :
Si Cal = np.zeros((20,2), dtype=int), cal est de dimension 2, donc tu ne peux pas écrire Cal[:,:,0] qui est une extraction d'un array de dimension 3.

Bonjour,

je n'arrive pas trier mon tableau numpy :
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # ############## # Array Calcul # # ############## # Cal = np.zeros((20,4), dtype=int) # Cal[:,0] = np.arange(1,20+1) # Cal[:,0] Numéro # Cal[:,1] Place à l'arrivée # Cal[:,2] Classements ClaTMatic # Cal[:,3] Classements cumulés indicés Cal = Cal[:, Cal[3].argsort(kind='mergesort')]
quicksort est plus rapide dit-on, je cherche à trier ce tableau sur la colonne 3 sur valeur dégressive avec un pré-tri sur le colonne 2 sur valeur progressive.
Le tri doit-il se faire sur l'array ou en affectant le résultat dans une autre variable ?

D'avance merci.

08/12/2018, 14h48
lg_53

Le plus performant est toujours de faire le tri "sur place", c-à-d directement sur l'array, et sans aucune réaffectation (comme pour les listes).

Une lecture de notice est toujours bonne
https://docs.scipy.org/doc/numpy/ref...y.ndarray.sort

D'autant plus que l'exemple qui y est donné, qui tag les colonnes d'un nom et d'un type, devrait fortement vous intéresser.
08/12/2018, 16h21
Tchicken
Après des dizaines d'essais, je ne parviens pas à trier mon tableau :
Code:

1 2 Cal.sort(axis=2) Cal.sort(axis=3)
```
AxisError('axis 2 is out of bounds for array of dimension 2')
```
quicksort par défaut me convient, mais l'ordre descendant n'a pas l'air disponible sur ce sort, ce n'est pas grave, je peux parcourir mon tableau en commençant par la fin.
08/12/2018, 18h49
lg_53

axis ca dit juste la dimension sur laquelle tu fais le tri (donc soit les lignes axis=0, soit les colonnes axis=1). Prend les exemples de la notice, testent les. Modifie ensuite 2-3 paramètres pour ensuite bien comprendre ce que cela fait, car là tu n'as manifestement rien compris !
09/12/2018, 13h10
Tchicken

Hello Lg_53,

cela fait des heures que je tourne ces tri dans tous les sens et à aucun moment j'ai eu un résultat correcte...
Si tu pouvait me débloquer, je te serais très reconnaissant :calim2:

Extrait de la doc de numpy.sort :

Citation:

See also

ndarray.sort
Method to sort an array in-place.
argsort
Indirect sort.
lexsort
Indirect stable sort on multiple keys. << ----- Oh mais dis donc c'est pas ce qu'on cherche à faire ?
searchsorted
Find elements in a sorted array.
partition
Partial sort.

Les exemples de lexsort, je ne les trouve certes pas très parlant, mais en complétant avec une recherche google on y parvient :

https://stackoverflow.com/questions/...in-two-columns

Et ensuite quand on y comprend rien, il faut impérativement travailler sur des petits exemples et pas dans tous le gros code, petit exemple que vous pouvez d'ailleurs poster ce qui permet de fixer clairement les idées et de préciser le résultat attendu.
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 from copy import deepcopy import numpy as np data = [[1, 1, 0, 1718], [2, 1, 0, 25], [3, 1, 0, 52], [4, 1, 0, 36], [5, 1, 0, 0], [6, 1, 0, 0], [7, 1, 2, 99], [8, 1, 1, 0], [9, 1, 0, 0], [10, 1, 5, 0], [11, 1, 0, 2], [12, 1, 0, 2], [13, 1, 3, 0], [14, 1, 0, 0], [15, 1, 0, 0], [16, 1, 4, 0], [17, 1, 0, 0], [18, 0, 0, 7], [19, 0, 0, 7], [20, 0, 0, 0]] BaseX1 = deepcopy(data) BaseX1.sort(key=lambda x : (-x[3],x[0])) BaseX2 = np.array(data ) BaseX2 = BaseX2[np.lexsort(( -BaseX2[:, 3], BaseX2[:, 0]))] print(BaseX2)