TSNE图解或任何其他图解运行需要多少时间？

Question

我正在使用亚马逊食品评论数据集，并试图绘制TSNE图。运行需要很多时间。我在数据集中仅使用了5000行，而且我正在尝试在google colab中运行它。

它已经运行了半个小时，目前还没有输出。

任何人都知道要花多少时间吗？

Answer 1

很难看到数据的外观或运行的状态。我了解您正在处理一些大数据。我鼓励您看一下我发现的此功能。以下链接说明了其工作原理。此功能的功劳在这里：credit

def reduce_mem_usage(df):
    start_mem = df.memory_usage().sum() / 1024**2
    print('Memory usage of dataframe is {:.2f} MB'.format(start_mem))

    for col in df.columns:
        col_type = df[col].dtype
    if col_type != object:
            c_min = df[col].min()
            c_max = df[col].max()
            if str(col_type)[:3] == 'int':
                if c_min > np.iinfo(np.int8).min and c_max < np.iinfo(np.int8).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int8)
                elif c_min > np.iinfo(np.uint8).min and c_max < np.iinfo(np.uint8).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.uint8)
                elif c_min > np.iinfo(np.int16).min and c_max < np.iinfo(np.int16).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int16)
                elif c_min > np.iinfo(np.uint16).min and c_max < np.iinfo(np.uint16).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.uint16)
                elif c_min > np.iinfo(np.int32).min and c_max < np.iinfo(np.int32).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int32)
                elif c_min > np.iinfo(np.uint32).min and c_max < np.iinfo(np.uint32).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.uint32)                    
                elif c_min > np.iinfo(np.int64).min and c_max < np.iinfo(np.int64).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.int64)
                elif c_min > np.iinfo(np.uint64).min and c_max < np.iinfo(np.uint64).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.uint64)
            else:
                if c_min > np.finfo(np.float16).min and c_max < np.finfo(np.float16).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.float16)
                elif c_min > np.finfo(np.float32).min and c_max < np.finfo(np.float32).max:
                    df[col] = df[col].astype(np.float32)
                else:
                    df[col] = df[col].astype(np.float64)

    end_mem = df.memory_usage().sum() / 1024**2
    print('Memory usage after optimization is: {:.2f} MB'.format(end_mem))
    print('Decreased by {:.1f}%'.format(100 * (start_mem - end_mem) / start_mem))
return df

这将确保您的数据帧在使用时尽可能少地使用内存。