我有中等数量的基础对象。这些基础对象将被放入集合中，这些集合将被处理:排序、截断等。不幸的是，n足够大，内存消耗有点令人担忧，速度也越来越令人担忧。我的理解是元组的内存效率稍微高一些，因为它们是重复数据删除的。无论如何，我想知道Python2.6/2.7中列表与元组的cpu/内存权衡是什么。 最佳答案 如果您有一个元组和一个包含相同元素的列表，则元组占用的空间更少。由于元组是不可变的，因此您无法对它们进行排序、添加，等等。我建议观看thistalkbyAlexGaynor快速介绍何时选择Python中的数据结构。更新:再考虑一下，您
我的代码中遇到内存错误。我的解析器可以这样总结:#coding=utf-8#!/usr/bin/envpythonimportsysimportjsonfromcollectionsimportdefaultdictclassMyParserIter(object):def_parse_line(self,line):forcoupleinline.split(","):key,value=couple.split(':')[0],couple.split(':')[1]self.__hash[key].append(value)def__init__(self,line):#nott
从python的运行时效率角度来看，这些是否同样有效？x=foo()x=bar(x)对比x=bar(foo())我有一个更复杂的问题，基本上可以归结为这个问题:显然，从代码长度的角度来看，第二种效率更高，但运行时是否也更好？如果不是，为什么不呢？ 最佳答案 这是一个比较:第一种情况:%%timeitdeffoo():return"foo"defbar(text):returntext+"bar"deftest():x=foo()y=bar(x)returnytest()#Output:'foobar'529ns±114nsperlo
我在16GB、2.7GHzi5、OSX10.11.5机器上运行Python2.7.10。我在许多不同类型的示例中多次观察到这种现象，因此下面的示例虽然有点做作，但具有代表性。当我的好奇心终于被激起时，这正是我今天早些时候碰巧在做的事情。>>>timeit('unicodedata.category(chr)',setup='importunicodedata,random;chr=unichr(random.randint(0,50000))',number=100)3.790855407714844e-05>>>timeit('unicodedata.category(chr)',s
我很好奇使用迭代器最快的方式是什么，并且是最Pythonic的方式。例如，假设我想用map内置函数创建一个迭代器，它会累积一些东西作为副作用。我实际上并不关心map的结果，只关心副作用，所以我想以尽可能少的开销或样板来完成迭代。像这样的东西:my_set=set()my_map=map(lambdax,y:my_set.add((x,y)),my_x,my_y)在这个例子中，我只是想通过迭代器来积累my_set中的东西，而my_set只是一个空集，直到我真正运行我的map。像这样的东西:for_inmy_map:pass或裸体[_for_inmy_map]有效，但它们都感觉笨拙。是否有
我在查看SO上的职位发布时发现了这个编程问题。我觉得这很有趣，作为一个初学者Python程序员，我试图解决它。但是我觉得我的解决方案非常......困惑......任何人都可以提出任何建议来优化它或使其更清洁吗？我知道这很琐碎，但我写得很开心。注:Python2.6问题:为接受字符串并返回在该字符串中出现次数最多的字母的函数编写伪代码(或实际代码)。我的尝试:importstringdeffind_max_letter_count(word):alphabet=string.ascii_lowercasedictionary={}forlettersinalphabet:diction
我已经建立了一个具有线性等式约束的优化问题如下sol0=minimize(objective,x0,args=mock_df,method='trust-constr',bounds=bnds,constraints=cons,options={'maxiter':250,'verbose':3})objective是加权和函数，其系数/权重将被优化以使其最小化。由于我在系数和约束上有边界，所以我使用了trust-constrscipy.optimize.minimize内的方法.最小化可行，但我不明白终止条件。根据trust-constrdocumentation它应该终止于xtol
我正在使用TensorFlow训练CNN用于医学图像应用。因为我没有很多数据，所以我试图在训练循环期间对我的训练批处理应用随机修改，以人为地增加我的训练数据集。我在不同的脚本中创建了以下函数并在我的训练批处理中调用它:defrandomly_modify_training_batch(images_train_batch,batch_size):foriinrange(batch_size):image=images_train_batch[i]image_tensor=tf.convert_to_tensor(image)distorted_image=tf.image.random
我正在对随机森林分类器进行超参数优化。我打算使用RandomSearchCV。因此，通过检查Scikit中的可用代码，可以了解:sp_randint的作用是什么？它是否随机取一个从1到11的值？可以用其他功能代替吗？fromscipy.statsimportrandintassp_randintparam_dist={"n_estimators":sp_randint(1,11),"max_depth":[3,None],"max_features":sp_randint(1,11),"min_samples_split":sp_randint(1,11),"min_samples_l
我正在尝试向我们的小组展示Cython在增强Python性能方面的优点。我已经展示了几个基准测试，所有这些都通过以下方式实现了加速:编译现有的Python代码。将cdef用于静态类型变量，尤其是在内部循环中。但是，我们的大部分代码都会进行字符串操作，而且我还没有想出通过键入Python字符串来优化代码的好例子。我试过的一个例子是:cdefstracdefinti,jforjinrange(1000000):a=str([chr(i)foriinrange(127)])但是将“a”作为字符串输入实际上会使代码运行得更慢。我已经阅读了关于“Unicode和传递字符串”的文档，但对它在我展示
