与从空列表开始并附加项目相比，从预分配列表开始并在每个索引处设置项目是否更快？我需要这个列表来容纳10k-100k个项目。我问是因为我正在尝试实现一个算法，该算法在每个递归级别都需要O(n)时间，但我得到的结果表明O(n^2)时间。我想也许python需要不断调整列表的大小可能会导致这种减速。我发现了类似的问题，但没有一个明确回答了我的问题。一个答案表明，对于如此多的项目，垃圾收集可能会非常缓慢，因此我尝试打开和关闭gc，结果没有任何改善。问题解决:如果有人好奇的话，速度放缓是由于过于频繁地联合集合造成的。现在我使用不同的方法(涉及排序)来检查是否出现了两次相同的键。
让我们有一个小数据框:df=pd.DataFrame({'CID':[1,2,3,4,12345,6]})当我搜索成员资格时，速度会因我要求在df.CID或df['CID']中搜索而有很大不同。In[25]:%timeit12345indf.CIDOut[25]:89.8µs±254nsperloop(mean±std.dev.of7runs,10000loopseach)In[26]:%timeit12345indf['CID']Out[26]:42.3µs±334nsperloop(mean±std.dev.of7runs,10000loopseach)In[27]:type(df
快速提问。我在linux下运行pygame只是为了播放一些音频文件。我有一些.wav文件，但无法以正确的速度播放它们。importpygame.mixer,sys,time#playstoofastpygame.mixer.init(44100)pygame.mixer.music.load(sys.argv[1])pygame.mixer.music.play()time.sleep(5)pygame.mixer.quit()#playstooslowpygame.mixer.init(22100)pygame.mixer.music.load(sys.argv[1])pygame.
我在Python中使用scikitlearn创建一些SVM模型，同时尝试不同的内核。代码非常简单，遵循以下形式:fromsklearnimportsvmclf=svm.SVC(kernel='rbf',C=1,gamma=0.1)clf=svm.SVC(kernel='linear',C=1,gamma=0.1)clf=svm.SVC(kernel='poly',C=1,gamma=0.1)t0=time()clf.fit(X_train,y_train)print"Trainingtime:",round(time()-t0,3),"s"pred=clf.predict(X_test
背景我在NumPy数组中有很多数字消息代码，我需要快速将它们转换为字符串。我在性能方面遇到了一些问题，想了解原因以及如何快速解决。一些基准I-简单的方法importnumpyasnp#dictionarytouseasthelookupdictionarylookupdict={1:"val1",2:"val2",27:"val3",35:"val4",59:"val5"}#sometestdataarr=np.random.choice(lookupdict.keys(),1000000)#createalistofwordslookedupres=[lookupdict[k]for
我搜索了很多，但找不到任何有用的东西。是否可以获取系统信息，例如；CPU:IntelCorei7-3770KCPU@3.5GhzRAM:8GBGraphicCard:NVIDIAGeForceGTX680在Windows下？我怎样才能达到这个输出？编辑:platform.processor()没有提供我想要的输出。所以这对我没用。 最佳答案 一段时间以来，我一直想知道如何自己做这个，所以我仔细研究了一下，想出了这个使用wmi的解决方案(这需要pywin32).当然不用说了，这只适用于Windows机器(而且问题有Windows标签)
我有一个来自DjangoORM查询的大约1500条记录的查询集。我使用了select_related()和only()方法来确保查询紧凑。我还使用connection.queries来确保只有这个查询。也就是说，我确保每次迭代都不会调用额外的查询。当我运行从connection.queries剪切和粘贴的查询时，它会在0.02秒内运行。但是，迭代这些记录并且不对它们执行任何操作(通过)需要七秒钟。我该怎么做才能加快速度？是什么导致了这种缓慢？ 最佳答案 当QuerySet充满模型对象时，它会变得非常沉重。在类似的情况下，我在查询集上
我将matplotlib用于信号处理应用程序，我注意到它在处理大型数据集时表现不佳。这是我真正需要改进的地方，以使其成为可用的应用程序。我正在寻找一种让matplotlib减少我的数据的方法。是否有设置、属性或其他简单的方法来启用它？欢迎就如何实现提出任何建议。部分代码:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltn=100000#morethen100000pointsmakesitunusableslowplt.plot(np.random.random_sample(n))plt.show()一些背景信息我曾经在一个大型C++应用程序上工
我正在寻找我的功能的快速替代品。目标是根据任意长度的整数制作一个32位整数列表。长度在(value,bitlength)的元组中明确给出。这是异步接口(interface)的位分解过程的一部分，每个总线事务采用4个32位整数。所有整数都是无符号的、正数或零，长度可以在0到2000之间变化我的输入是这些元组的列表，输出应该是隐式32位长度的整数，位按顺序排列。不适合32的剩余位也应返回。input:[(0,128),(1,12),(0,32)]output:[0,0,0,0,0x100000],0,12我花了一两天时间用cProfile进行分析，并尝试不同的方法，但我似乎有点受困于一秒钟
我有一个需要sympy的CLI应用程序。CLI应用程序的速度很重要——它在用户反馈循环中被大量使用。但是，简单地执行importsympy需要整整一秒钟。这在一个紧密的反馈循环中变得非常烦人。在不更改模块的情况下再次运行脚本时，是否可以“预加载”或优化模块？ 最佳答案 显然sympy在被导入时做了很多事情。它可能是内部数据结构或类似的初始化。您可以将此称为sympy库设计中的缺陷。在这种情况下，您唯一的选择是避免重做此初始化。我假设您觉得这种行为很烦人，因为您打算经常这样做。我建议避免经常这样做。实现这一点的一种方法是创建一个只启动
