我刚刚开始了解numpy，我对它声称在其ndarrays中进行内存访问的类似C的效率印象深刻。我想亲自看看这些列表和pythonic列表之间的区别，所以我进行了快速计时测试，在没有它的情况下使用numpy执行了一些相同的简单任务。正如预期的那样，Numpy在数组的分配和算术运算方面优于常规列表一个数量级。但是这段代码在两个测试中都是相同的，对于常规列表花费了大约1/8秒，对于numpy花费了2.5秒多一点:file=open('timing.log','w')fornumina2:ifnum%1000==0:file.write("Multipleof1000!\r\n")file.c
使用高阶函数和Lambda会使运行时间和内存效率更好还是更差？例如，将列表中的所有数字相乘:nums=[1,2,3,4,5]prod=1forninnums:prod*=n对比prod2=reduce(lambdax,y:x*y,nums)除了代码行数较少/使用函数式方法外，HOF版本是否比循环版本有任何优势？编辑:我无法将此添加为答案，因为我没有所需的声誉。我按照@DSM的建议使用timeit来分析循环和HOF方法deftest1():s="""nums=[aforainrange(1,1001)]prod=1forninnums:prod*=n"""t=timeit.Timer(s
我有一个包含标签的numpy数组。我想根据标签的大小和边界框为每个标签计算一个数字。我怎样才能更有效地编写它，以便在大型阵列(~15000个标签)上使用它是现实的？A=array([[1,1,0,3,3],[1,1,0,0,0],[1,0,0,2,2],[1,0,2,2,2]])B=zeros(4)forlabelinrange(1,4):#gettheboundingboxofthelabellabel_points=argwhere(A==label)(y0,x0),(y1,x1)=label_points.min(0),label_points.max(0)+1#assumeI'
在下面的代码中:deflistSum(alist):"""Getsumofnumbersinalistrecursively."""sum=0iflen(alist)==1:returnalist[0]else:returnalist[0]+listSum(alist[1:])returnsum每次执行listSum(alist[1:])时都会创建一个新列表吗？如果是，这是推荐的方法还是我可以做一些更有效率的事情？(不是为了特定的功能——这只是一个例子——而是当我想处理一个列表的特定部分时。)编辑:抱歉，如果我让任何人感到困惑，我对高效的sum实现不感兴趣，这只是一个以这种方式使用切片
这个问题在这里已经有了答案:关闭9年前。PossibleDuplicate:PythonFAQ:“Howfastareexceptions?”我记得读过关于异常的Python实现了“寻求宽恕比请求许可更好”的哲学。根据作者的说法，这意味着Python代码应该使用大量的try-except子句，而不是试图提前确定您是否将要执行会导致异常的操作。我刚刚在我的Web应用程序中写了一些try-except子句，在这些子句中，代码运行的大部分时间都会引发异常。因此，在这种情况下，引发和捕获异常将成为常态。从效率的角度来看，这很糟糕吗？我还记得有人告诉我，捕获引发的异常会带来很大的性能开销。使用t
引自“PythonProgramming:AnIntroductiontoComputerScience”Wecouldhavetakenthesquarerootusingexponentiation**.Usingmath.sqrtissomewhatmoreefficient.“有点”，但程度如何，如何？ 最佳答案 理论上，hammar'sanswer和duffymo'sanswer是很好的猜测。但实际上，在我的机器上，它并不更有效率:>>>importtimeit>>>timeit.timeit(stmt='[n**0.5f
我听说线程在Python中效率不高(与其他语言相比)。这是真的吗？如果是这样，Python程序员如何克服这个问题？ 最佳答案 人们说python多线程效率不高的原因是因为全局解释器锁。由于解释器的编写方式，只有一个线程可以同时安全地执行解释器中的代码。这意味着，如果您的线程计算量很大，也就是说，在解释器中做很多事情，那么您实际上仍然只有单线程程序的性能。在这种情况下，您最好使用多处理模块，它具有与多线程模块相同的接口(interface)，但会启动解释器的多个副本(这样做的缺点是您必须显式共享内存)。您仍然可以从Python中的多线
为什么在Pandas中合并数据帧在索引上比在列上更有效(更快)？importpandasaspd#DataframessharetheIDcolumndf=pd.DataFrame({'ID':[0,1,2,3,4],'Job':['teacher','scientist','manager','teacher','nurse']})df2=pd.DataFrame({'ID':[2,3,4,5,6,7,8],'Level':[12,15,14,20,21,11,15],'Age':[33,41,42,50,45,28,32]})df=df.set_index('ID')df2=df2
我注意到在DataFrame上使用len比在底层numpy数组上使用len快得多。我不明白为什么。通过shape访问相同的信息也没有任何帮助。当我尝试获取列数和行数时，这更相关。我一直在争论使用哪种方法。我整理了以下实验，很明显我将在数据帧上使用len。但是有人可以解释为什么吗？fromtimeitimporttimeitimportpandasaspdimportnumpyasnpns=np.power(10,np.arange(6))results=pd.DataFrame(columns=ns,index=pd.MultiIndex.from_product([['len','l
在Python中对列表调用sort()时，传递cmp=f会减慢排序速度。传递reverse=True是否会以任何方式影响排序效率(或者它是否与不反转排序相同)？ 最佳答案 从我的基准测试来看，似乎有一点不同:importtimeitsetup="""importrandomrandom.seed(1)l=range(10000)random.shuffle(l)"""run1="""sorted(l)"""run2="""sorted(l,reverse=True)"""n1=timeit.timeit(run1,setup,num
