我在用python，想计算两个时间的差实际上我有计算登录和注销时间之间差异的场景，例如，在组织中，工作时间有一些特定的限制，所以如果用户在早上9:00AM登录，如果他在晚上6:00PM注销，我们需要计算他在办公室待了多长时间(在当前情况下是9小时)，但我想在python中执行此操作，所以任何人都可以让我知道如何实现以上计算登录和注销时间差的概念？ 最佳答案 >>>start=datetime.datetime(year=2012,month=2,day=25,hour=9)>>>end=datetime.datetime(year=
我在计算Numpy中的表达式时发现了一个奇怪的性能差异。我执行了以下代码:importnumpyasnpmyarr=np.random.uniform(-1,1,[1100,1100])然后%timeitnp.exp(-0.5*(myarr/0.001)**2)>>184ms±301µsperloop(mean±std.dev.of7runs,1loopeach)和%timeitnp.exp(-0.5*(myarr/0.1)**2)>>12.3ms±34.3µsperloop(mean±std.dev.of7runs,100loopseach)在第二种情况下，计算速度几乎快了15倍!请
我有一个非常简单的Python问题，其中包含使用Django的示例。运行Python脚本时，我是否总是必须在脚本文件名之前加上python命令？在我正在学习的Django教程中，一些命令如下:django-admin.pystartprojectmysite然而，其他的是这样的:pythonmanage.pyrunserver为什么上面那个不需要python命令？或者，如果我的系统知道所有Python脚本都将由我的python解释器执行，为什么底部的脚本根本需要python命令？ 最佳答案 答案在于两件事的结合:shebang,文件
我有一个统一的差异文件(我们称之为补丁)。我需要打开它，应用到指定的文件并将结果保存回文件。与Unixpatch工具一样。我需要一个可以从我的.py脚本轻松调用的Python解决方案，但到目前为止我找不到任何解决方案。我看过https://code.google.com/p/google-diff-match-patch/wiki/API，看起来它不能做我需要的。我也看了https://github.com/techtonik/python-patch和https://github.com/matiasb/python-unidiff.python-patch似乎模仿了Unixpatc
我有一个pandasSeries由int组成a=np.array([1,2,3,5,7,10,13,16,20])pd.Series(a)0112233547510613716820现在我想将系列聚类成组，在每个组中，两个相邻值之间的差异是距离。例如，如果距离定义为1,我们有[1,2,3],[5],[7],[10],[13],[16],[20]如果距离是2,我们有[1,2,3,5,7],[10],[13],[16],[20]如果距离是3,我们有[1,2,3,5,7,10,13,16],[20]如何使用pandas做到这一点/numpy？ 最佳答案
为什么在函数中执行一组命令:defmain():[dostuff]returnsomethingprint(main())在python中运行1.5x到3x的速度往往比在顶层执行命令快:[dostuff]print(something) 最佳答案 差异确实很大程度上取决于“做事”实际做什么，主要取决于它访问已定义/使用的名称的次数。假设代码相似，这两种情况之间存在根本区别:在函数中，用于加载/存储名称的字节码是用LOAD_FAST完成的。/STORE_FAST.在顶级范围(即模块)中，使用LOAD_NAME执行相同的命令/STORE
我有两个python列表:a=[('when',3),('why',4),('throw',9),('send',15),('you',1)]b=['the','when','send','we','us']我需要过滤掉a中所有与b中相似的元素。就像在这种情况下，我应该得到:c=[('why',4),('throw',9),('you',1)]最有效的方法应该是什么？ 最佳答案 列表理解会起作用。a=[('when',3),('why',4),('throw',9),('send',15),('you',1)]b=['the','w
officialPython2.7docs这些方法听起来几乎相同，唯一的区别似乎是remove()会引发KeyError而discard不会。我想知道这两种方法的执行速度是否存在差异。如果做不到这一点，它们之间是否存在任何有意义的差异(除了KeyError)？ 最佳答案 在一种情况下引发异常是一个非常有意义的区别。如果尝试从不存在的集合中删除元素会出错，您最好使用set.remove()而不是set.discard().这两种方法在实现上是相同的，除了与set_discard()相比。set_remove()function添加行:
fromtimeitimportTimerasTdefcalc(n):returnT("classCLS(object):pass").timeit(n)print(calc(90000))print(calc(90000))print(calc(90000))#python3.41.17147213700081921.07238065299861771.111804607000522#python2.715.753351926816.719142198616.8397979736为什么使用不同版本的python创建类的时间会有如此大的差异？在同一台机器上测试:i5-3450CPU@3
我想在基于SciPy的模拟中使用准随机序列，特别是Sobol。对现有的高效软件包有何建议？ 最佳答案 是thisproject有什么用如果没有，relevantWikipediaarticle在NAG和NumericalRecipes中提到了C和Fortran例程，用Python包装或重新实现它们应该不难。GSL中也有C例程. 关于python-Python/SciPy中低差异(例如Sobol)准随机序列的建议？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
