Python 图形工具通过索引有效地访问顶点属性

Question

我有一个顶点索引列表，我需要为其获取相应的顶点属性。我可以想到通过以下代码来做到这一点：

[graph.vp["label"][ graph.vertex(i) ] for i in indices]

它工作正常，但我可以完全避免 python 循环以获得更快的速度吗？

我问这个的原因是我发现这个特定的代码比另一个完全写在 python 数据结构上的代码慢得多。例如，这就是我正在做的：

for t in range(args.num_trials):
    for b in budget:
        train, test = train_test_split(n, train_size=b, random_state=t)
        y_true = [graph.vp["label"][ graph.vertex(t) ] for t in test]

其中 "graph" 是图形工具图形对象。另一方面，这是另一个代码片段：

for t in range(args.num_trials):
    for b in budget:
        train, test = train_test_split(n, train_size=b, random_state=t)
        y_true = [graph.node_list[t].label for t in test]

其中图表是自定义 python class 包含基本 python 数据结构（例如 node_list 是一个 python 节点列表 class).

这里的问题是，后面的代码比第一个运行得快得多。第一个平均需要 7 秒左右，而后一个在我的机器上只需要 0.07 秒。除最后一行外，这两个代码片段的其他所有内容都相同。我发现作者提到，

graph-tool achieves greater performance by off-loading main loops to C++

所以，我想知道在这种特定情况下如何卸载循环？图形工具表现不佳的原因是什么？

Answer 1

如果您的属性地图具有标量值，您应该以数组形式访问属性地图：

label = g.vp["label"]
la = label.a          # returns an array view
print(la[50])         # label for vertex 50

这意味着您可以：

label = g.vp["label"]
for t in range(args.num_trials):
    for b in budget:
        train, test = train_test_split(n, train_size=b, random_state=t)
        y_true = label.a[test]

假设上面的 test 是一个 Numpy 整数数组。

如果值类型是字符串，则数组访问是不可能的。相反，您可以通过存储属性映射（而不是每次都在 g.vp 字典中搜索它们）并使用索引而不是 Vertex 对象来查询来加快速度，即

label = g.vp["label"]
for t in range(args.num_trials):
    for b in budget:
        train, test = train_test_split(n, train_size=b, random_state=t)
        y_true = [label[t] for t in test]

以上只是基本的Python优化。

Python 图形工具通过索引有效地访问顶点属性

Python graph-tool access vertex property by index efficiently

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