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GLM-4 首先，它不知道“智谱清言”是什么，哈哈
“有一个 dataframe ，index 为整数，已经排序，所有值均为浮点类型，求其中两列，假设名为 a,b ，它们是否相交，a 上穿 b 为 1 ，a 下穿 b 为-1 ，无相交为 0 ，返回一个 series ，使用 Numba 加速” 这段话，chatgpt3.5 给我的是代码，智谱清言给我的是计算结果……结果，就是它自己生成了一个 datframe 并计算了，把结果回答给我，很晕
chatgpt3.5 虽然给我的代码是错的，但受它启发，写了个简单函数完成了，这个函数是向量化的
def is_cross(arr:np.ndarray, arr_ref:np.ndarray)->np.ndarray:
'''
求两个 array 是否有相交\n
返回：一个 numpy array\n
其中 0 表示没有相交，1 表示 arr 上穿 arr_ref ，-1 则表示下穿\n
\n
原理：求两个 array 的差并获取符号数列，求取这个符号数列相邻的差，再次获取这个差值数列的符号为返回结果\n
相邻符号如果相同差为 0 ，就是无相交；符号从-变 0/+，为上穿，差值为+1/+2 ；符号从+变 0/-，为下穿，差值为-1/-2\n
符号从 0 变为有符号，性质一样，结果也符合需求\n
所以再次求取符号则为结果
'''
return np.sign(np.ediff1d(np.sign(arr-arr_ref), to_begin=0))
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cwyalpha 273 天前 via iPhone
要解决这个问题，我们可以编写一个 Python 函数，该函数接受一个 DataFrame 和两列名作为输入，并返回一个 Series ，表示列`a`和列`b`的穿越情况。然后，我们将使用 Numba 装饰器`@jit`来加速这个函数。
1. **定义函数**：函数将遍历 DataFrame 的行，比较每一行的`a`和`b`列值与其上一行的值，以确定是否发生了上穿或下穿。 2. **使用 Numba 加速**：通过在函数定义前添加`@jit`装饰器来加速函数。Numba 是一个开源的 JIT （ Just-In-Time ）编译器，它可以显著提高 Python 代码的执行速度，特别是对于数值计算和科学计算非常有效。 3. **返回 Series**：根据穿越情况，为每个时间点返回 1 （上穿）、-1 （下穿）或 0 （无相交）。 下面是实现这个逻辑的代码示例。首先，确保你已经安装了`numba`和`pandas`库。 ```python import pandas as pd import numpy as np from numba import jit # 示例 DataFrame 创建，仅供参考 # df = pd.DataFrame({'a': np.random.rand(10), 'b': np.random.rand(10)}) @jit(nopython=True) def calculate_cross_over(a, b): result = np.zeros(len(a)) for i in range(1, len(a)): if a[i] > b[i] and a[i-1] <= b[i-1]: result[i] = 1 # a 上穿 b elif a[i] < b[i] and a[i-1] >= b[i-1]: result[i] = -1 # a 下穿 b # 其他情况默认为 0 ，无需额外处理 return result def cross_over_series(df, col_a, col_b): a_values = df[col_a].values b_values = df[col_b].values cross_over_values = calculate_cross_over(a_values, b_values) return pd.Series(cross_over_values, index=df.index) # 使用函数的示例 # result_series = cross_over_series(df, 'a', 'b') # print(result_series) ``` 在这个代码中： - `calculate_cross_over`函数是使用 Numba JIT 编译的核心函数，它负责计算两列之间的穿越情况。 - `cross_over_series`函数是一个封装函数，它接受 DataFrame 和列名作为输入，调用`calculate_cross_over`函数，并返回结果 Series 。 请注意，由于 Numba 的`nopython`模式限制，我们直接在 Numba 函数中使用了 Numpy 数组而不是直接操作 DataFrame 。这是因为 Numba 最优化地支持 Numpy 数组计算。 ------- 能否向量化地完成这个代码 ------- 向量化的方法可以使用 Pandas 和 Numpy 的内置功能来实现，而不需要显式循环，这样可以提高计算效率并简化代码。下面是如何使用向量化方法来完成相交点检测的步骤： 1. **计算差分**：首先，计算两列`a`和`b`的差分，即`a - b`。这将用于确定`a`是否在`b`之上或之下。 2. **标记穿越点**：通过比较相邻元素的差分符号，我们可以找到穿越点。当差分从负变正时，表示`a`上穿`b`；从正变负时，表示`a`下穿`b`。 3. **返回 Series**：最终，我们将创建一个 Series ，根据是否发生穿越以及穿越的方向来分配值（ 1 代表上穿，-1 代表下穿，0 代表无穿越）。 下面是实现这个方法的代码示例： ```python import pandas as pd import numpy as np def vectorized_cross_over(df, col_a, col_b): # 计算 a 和 b 的差值 diff = df[col_a] - df[col_b] # 计算差值的符号变化（正负变化），使用 np.sign(diff)获取符号，并通过 diff 计算其差分以检测变化 sign_changes = np.sign(diff).diff() # 上穿为 1 ，下穿为-1 ，无穿越为 0 # np.sign(diff).diff() == 2 表示从负到正的变化，即上穿 # np.sign(diff).diff() == -2 表示从正到负的变化，即下穿 crossover_series = pd.Series(0, index=df.index) # 初始化为 0 crossover_series[sign_changes == 2] = 1 # 上穿 crossover_series[sign_changes == -2] = -1 # 下穿 return crossover_series # 示例 DataFrame 创建 # df = pd.DataFrame({'a': np.random.rand(10), 'b': np.random.rand(10)}) # 使用函数 # result_series = vectorized_cross_over(df, 'a', 'b') # print(result_series) ``` 这段代码完全使用向量化操作来检测`a`和`b`列的穿越情况，避免了显式循环，从而提高了性能。需要注意的是，由于使用了`diff()`方法，第一个元素将总是被标记为 0 （无穿越），因为它没有前一个元素来比较。 GPT4 的回答不知道是否正确 |
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NoOneNoBody OP @cwyalpha #1
原理是一样的，np.ediff1d 和 pd.Series.diff 是一样的，只是 np.ediff1d 计算少了第一个值，补个 to_begin=0 参数而已 我起初也是用 diff()，后来才改成兼容性更高的 numpy 不过这里 gpt 漏了一个逻辑，相邻两个其中一个是 0 ，另一个是+1/-1 ，这个 diff 结果是+1 或-1 ，不是+2/-2 用==2/==-2 会漏掉这个 0 就是两条线在同一个点刚好相等的情况，如 a=[1,2,3,4], b=[3,2,1,0]，第二个点是刚好相等的 |
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