在寻找和理解一种Python方法来优化嵌套for循环中的以下数组操作时，我将不胜感激:def_func(a,b,radius):"Return0ifa>b,otherwisereturn1"ifdistance.euclidean(a,b)其中volume.shape(182,218,200)和roi.shape(3,)都是ndarray类型；radius是一个int 最佳答案 方法#1这是一种矢量化方法-m,n,r=volume.shapex,y,z=np.mgrid[0:m,0:n,0:r]X=x-roi[0]Y=y-roi[1
在寻找和理解一种Python方法来优化嵌套for循环中的以下数组操作时，我将不胜感激:def_func(a,b,radius):"Return0ifa>b,otherwisereturn1"ifdistance.euclidean(a,b)其中volume.shape(182,218,200)和roi.shape(3,)都是ndarray类型；radius是一个int 最佳答案 方法#1这是一种矢量化方法-m,n,r=volume.shapex,y,z=np.mgrid[0:m,0:n,0:r]X=x-roi[0]Y=y-roi[1
本文通过整理李宏毅老师的机器学习教程的内容，简要介绍深度强化学习（deepreinforcementlearning）中的近端策略优化算法（proximalpolicyoptimization）。李宏毅老师课程的B站链接：李宏毅,深度强化学习,proximalpolicyoptimization相关笔记：策略梯度法（policygradient）算法简述DQN（deepQ-network）算法简述actor-critic相关算法简述PPO是策略梯度法的一个变形，它是OpenAI现在默认的强化学习算法。PPO,paper与原始策略梯度法不同的是，PPO是off-policy算法（原始策略梯度法是
我创建了一些python代码，它在循环中创建一个对象，并在每次迭代中用相同类型的新对象覆盖该对象。这样做了10.000次，Python每秒占用7mb内存，直到我的3gbRAM被使用。有谁知道从内存中删除对象的方法？ 最佳答案 我认为这是循环引用(尽管问题并未明确说明此信息。)解决此问题的一种方法是手动调用垃圾回收。当您手动运行垃圾收集器时，它也会清除循环引用的对象。importgcforiinxrange(10000):j=myObj()processObj(j)#assumingcountreferenceisnotzerobut
我创建了一些python代码，它在循环中创建一个对象，并在每次迭代中用相同类型的新对象覆盖该对象。这样做了10.000次，Python每秒占用7mb内存，直到我的3gbRAM被使用。有谁知道从内存中删除对象的方法？ 最佳答案 我认为这是循环引用(尽管问题并未明确说明此信息。)解决此问题的一种方法是手动调用垃圾回收。当您手动运行垃圾收集器时，它也会清除循环引用的对象。importgcforiinxrange(10000):j=myObj()processObj(j)#assumingcountreferenceisnotzerobut
我使用字典作为查找表，但我开始怀疑列表是否更适合我的应用程序——我的查找表中的条目数量并没有那么大。我知道列表在底层使用C数组，这让我得出结论，在只有几个项目的列表中查找会比在字典中更好(访问数组中的几个元素比计算哈希更快)。我决定分析替代方案，但结果让我感到惊讶。列表查找仅使用单个元素更好!见下图(log-logplot):那么问题来了:为什么列表查找的表现如此糟糕？我错过了什么？在一个附带问题上，引起我注意的另一件事是在大约1000个条目之后的dict查找时间中出现了一点“不连续性”。我单独绘制了dict查找时间来显示它。p.s.1我知道数组和哈希表的O(n)与O(1)摊销时间，但
我使用字典作为查找表，但我开始怀疑列表是否更适合我的应用程序——我的查找表中的条目数量并没有那么大。我知道列表在底层使用C数组，这让我得出结论，在只有几个项目的列表中查找会比在字典中更好(访问数组中的几个元素比计算哈希更快)。我决定分析替代方案，但结果让我感到惊讶。列表查找仅使用单个元素更好!见下图(log-logplot):那么问题来了:为什么列表查找的表现如此糟糕？我错过了什么？在一个附带问题上，引起我注意的另一件事是在大约1000个条目之后的dict查找时间中出现了一点“不连续性”。我单独绘制了dict查找时间来显示它。p.s.1我知道数组和哈希表的O(n)与O(1)摊销时间，但
在应用程序的核心(用Python编写并使用NumPy)我需要旋转一个四阶张量。实际上，我需要多次旋转很多张量，这是我的瓶颈。我的涉及八个嵌套循环的幼稚实现(如下)似乎很慢，但我看不到利用NumPy的矩阵运算并希望加快速度的方法。我觉得我应该使用np.tensordot，但我不知道如何使用。在数学上，旋转张量T'的元素由下式给出:T'ijkl=ΣgiagjbgkcgldTabcd总和超过右侧的重复索引。T和Tprime是3*3*3*3NumPy数组，旋转矩阵g是3*3NumPy数组。我的慢速实现(每次调用约0.04秒)如下。#!/usr/bin/envpythonimportnumpya
在应用程序的核心(用Python编写并使用NumPy)我需要旋转一个四阶张量。实际上，我需要多次旋转很多张量，这是我的瓶颈。我的涉及八个嵌套循环的幼稚实现(如下)似乎很慢，但我看不到利用NumPy的矩阵运算并希望加快速度的方法。我觉得我应该使用np.tensordot，但我不知道如何使用。在数学上，旋转张量T'的元素由下式给出:T'ijkl=ΣgiagjbgkcgldTabcd总和超过右侧的重复索引。T和Tprime是3*3*3*3NumPy数组，旋转矩阵g是3*3NumPy数组。我的慢速实现(每次调用约0.04秒)如下。#!/usr/bin/envpythonimportnumpya
这确实是两个问题，但它们非常相似，为了简单起见，我想我会把它们放在一起:首先:给定一个已建立的python项目，除了简单的代码内优化之外，还有哪些不错的方法可以加速它？其次:在python中从零开始编写程序时，有哪些好方法可以大大提高性能？对于第一个问题，假设您收到了一个写得体面的项目，并且您需要提高性能，但您似乎无法通过重构/优化获得太多yield。在这种情况下，除了用C语言重写它之外，你会怎么做才能加快它的速度？ 最佳答案 关于《二:用python从零开始写程序时，有哪些好方法可以大大提高性能？》记住jackson的优化规则:规
