我有一个字典，其中分别包含键值对 sentence_ID 和 cluster_ID。
格式如下:{sentence_ID : cluster_ID}
示例:
my_id_dict:
{0: 71,
1: 63,
2: 66,
3: 92,
4: 49,
5: 85
.
.}
总共，我有200,000多个sentence_IDs和100个cluster_IDs。
我正在尝试循环 my_id_dict 为每个集群生成一个sentence_ids 列表。
我想要的示例输出:
Cluster 0
[63, 71, 116, 168, 187, 231, 242, 290, 330, 343]
Cluster 1
[53, 107, 281, 292, 294, 313, 353, 392, 405, 479]
这是我使用的代码:
逻辑是，对于每个簇，创建一个句子列表，然后对于所有200,000多个dict值中的cluster_id，如果dict值==当前簇索引，则将句子ID写入句子列表。
继续100次。
cluster_dict = defaultdict(list)
num_clusters = 100
for cluster in xrange(0,num_clusters):
print "\nCluster %d" % cluster
sentences = []
for i in xrange(0,len(my_id_dict.values())):
if( my_id_dict.values()[i] == cluster ):
sentences.append(my_id_dict.keys()[i])
cluster_dict[cluster] = sentences
print sentences[:10]
这可以工作，但是速度非常慢。有没有更快的方法可以做到这一点？
最佳答案
您将检查每个集群的每个句子。只需检查每个句子一次，将其分配到一个簇:
cluster_dict = defaultdict(list)
for sentence, cluster in my_id_dict.items():
cluster_dict[cluster].append(sentence)
关于python - 如何加快大字典的迭代速度，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40349337/