哪种方法更好？使用元组，例如:ifnumberin(1,2):或列表，例如:ifnumberin[1,2]:推荐哪一种用于此类用途以及为什么(逻辑和性能方面)？ 最佳答案 CPython解释器将第二种形式替换为第一种形式。这是因为从常量加载元组是一个操作，但列表将是3个操作；加载两个整数内容并构建一个新的列表对象。因为您使用的是其他方式无法访问的列表文字，所以它被替换为元组:>>>importdis>>>dis.dis(compile('numberin[1,2]','','eval'))10LOAD_NAME0(number)3L
哪种方法更好？使用元组，例如:ifnumberin(1,2):或列表，例如:ifnumberin[1,2]:推荐哪一种用于此类用途以及为什么(逻辑和性能方面)？ 最佳答案 CPython解释器将第二种形式替换为第一种形式。这是因为从常量加载元组是一个操作，但列表将是3个操作；加载两个整数内容并构建一个新的列表对象。因为您使用的是其他方式无法访问的列表文字，所以它被替换为元组:>>>importdis>>>dis.dis(compile('numberin[1,2]','','eval'))10LOAD_NAME0(number)3L
我正在scipy/numpy中寻找一个优化例程，它可以解决非线性最小二乘类型问题(例如，将参数函数拟合到大型数据集)，但包括边界和约束(例如，最小值和最大值)待优化参数)。目前我正在使用mpfit的python版本(从idl翻译...):这显然不是最佳的，虽然它工作得很好。python/scipy/etc中的高效例程可能会很棒!这里非常欢迎任何意见:-)谢谢! 最佳答案 scipy.optimize.least_squares在scipy0.17中(2016年1月)处理边界；使用它，而不是这个hack。有界约束可以很容易地变成二次的
我正在scipy/numpy中寻找一个优化例程，它可以解决非线性最小二乘类型问题(例如，将参数函数拟合到大型数据集)，但包括边界和约束(例如，最小值和最大值)待优化参数)。目前我正在使用mpfit的python版本(从idl翻译...):这显然不是最佳的，虽然它工作得很好。python/scipy/etc中的高效例程可能会很棒!这里非常欢迎任何意见:-)谢谢! 最佳答案 scipy.optimize.least_squares在scipy0.17中(2016年1月)处理边界；使用它，而不是这个hack。有界约束可以很容易地变成二次的
今天我正在考虑我一年前写的一个Python项目，我在该项目中广泛使用了logging。我记得由于开销(hotshot表明这是我最大的瓶颈之一)，不得不注释掉类似内部循环的场景(90%的代码)中的大量日志记录调用。我现在想知道是否有一些规范的方法可以以编程方式去除Python应用程序中的日志记录调用，而无需一直注释和取消注释。我认为您可以使用检查/重新编译或字节码操作来执行类似的操作并仅针对导致瓶颈的代码对象。这样，您可以添加一个操纵器作为编译后步骤并使用集中配置文件，如下所示:[LeaveERRORandabove]my_module.SomeClass.method_with_lot
今天我正在考虑我一年前写的一个Python项目，我在该项目中广泛使用了logging。我记得由于开销(hotshot表明这是我最大的瓶颈之一)，不得不注释掉类似内部循环的场景(90%的代码)中的大量日志记录调用。我现在想知道是否有一些规范的方法可以以编程方式去除Python应用程序中的日志记录调用，而无需一直注释和取消注释。我认为您可以使用检查/重新编译或字节码操作来执行类似的操作并仅针对导致瓶颈的代码对象。这样，您可以添加一个操纵器作为编译后步骤并使用集中配置文件，如下所示:[LeaveERRORandabove]my_module.SomeClass.method_with_lot
我想做以下事情:foriindimension1:forjindimension2:forkindimension3:forlindimension4:B[k,l,i,j]=A[i,j,k,l]不使用循环。最后A和B都包含相同的信息但被索引不同。我必须指出，维度1、2、3和4可以相同或不同。所以numpy.reshape()似乎很困难。 最佳答案 在numpy中执行此操作的规范方法是使用np.transpose的可选排列参数。在您的情况下，从ijkl到klij，排列是(2,3,0,1)，例如:In[16]:a=np.empty((2
我想做以下事情:foriindimension1:forjindimension2:forkindimension3:forlindimension4:B[k,l,i,j]=A[i,j,k,l]不使用循环。最后A和B都包含相同的信息但被索引不同。我必须指出，维度1、2、3和4可以相同或不同。所以numpy.reshape()似乎很困难。 最佳答案 在numpy中执行此操作的规范方法是使用np.transpose的可选排列参数。在您的情况下，从ijkl到klij，排列是(2,3,0,1)，例如:In[16]:a=np.empty((2
分析显示这是我编写的一个小文字游戏中最慢的代码段:defdistance(word1,word2):difference=0foriinrange(len(word1)):ifword1[i]!=word2[i]:difference+=1returndifferencedefgetchildren(word,wordlist):return[wforwinwordlistifdistance(word,w)==1]笔记:distance()被调用超过500万次，其中大部分来自getchildren，这应该使单词表中与word相差仅1个字母的所有单词。单词列表已预先过滤，只有与word
分析显示这是我编写的一个小文字游戏中最慢的代码段:defdistance(word1,word2):difference=0foriinrange(len(word1)):ifword1[i]!=word2[i]:difference+=1returndifferencedefgetchildren(word,wordlist):return[wforwinwordlistifdistance(word,w)==1]笔记:distance()被调用超过500万次，其中大部分来自getchildren，这应该使单词表中与word相差仅1个字母的所有单词。单词列表已预先过滤，只有与word
