所以，这是我的问题:我用python编写代码，但我需要提高代码中某些太慢的部分的性能。一个好的(和简单的)解决方案似乎是使用cython；我试了一下，取得了不错的效果。问题是我在python代码中使用了assert语句。在使用cython之前，我可以使用-OO选项编译我的python代码，这样我就可以交付一个不执行任何断言测试的版本，并且仍然有用于调试的断言。但是在cython中编译的文件似乎总是执行断言。是否有一些选项可以传递给cython编译以删除(或不删除)断言？ 最佳答案 如果您定义C预处理器宏PYREX_WITHOUT_A
一、语法S=sum(A)S=sum(A,'all')S=sum(A,dim)S=sum(A,vecdim)S=sum(___,outtype)S=sum(___,nanflag)二、说明1、S=sum(A)返回A沿大小不等于1的第一个数组维度的元素之和。如果A是向量，则sum(A)返回元素之和。如果A是矩阵，则sum(A)将返回包含每列总和的行向量。如果A是多维数组，则sum(A)沿大小不等于1的第一个数组维度计算，并将这些元素视为向量。此维度会变为1，而所有其他维度的大小保持不变。2、S=sum(A,‘all’)计算A的所有元素的总和。3、S=sum(A,dim)沿维度dim返回总和。例如，
我使用下面的代码创建总和和cumsum。但它们位于两个独立的数据框中。我想要一应俱全asp=np.array(np.array([0,0,1]))asq=np.array(np.array([10,10,20]))columns=['asp']df=pd.DataFrame(asp,index=None,columns=columns)df['asq']=asqdf=df.groupby(by=['asp']).sum()dfcum=df.cumsum()如何在同一个数据框中同时拥有总和和cumsum。完全不清楚如何做到这一点。下面是我想要的asqsumcumsumasp0202012
我的cython/pyximport代码在读/写文件系统上运行良好。但是(出于测试目的)，我需要在只读文件系统上进行尝试。如何更改cython/pyximport临时目录？(它在哪里完成工作？即即时编译？)如何将此“工作目录”设置为当前目录以外的其他位置，例如/tmp/(不是ro，而是rw)?回溯:!!File"/usr/lib/python2.7/site-packages/Cython/Distutils/build_ext.py",line301,incython_sourcesself.mkpath(os.path.dirname(target))!!File"/usr/lib
我从linux'sha512sum'工具和pythonhashlib库得到不同的消息摘要。这是我在Ubuntu8.10上得到的结果:$echotest|sha512sum0e3e75234abc68f4378a86b3f4b32a198ba301845b0cd6e50106e874345700cc6663a86c1ea125dc5e92be17c98f9a0f85ca9d5f595db2012f7cc3571945c123-$pythonPython2.5.2(r252:60911,Oct52008,19:24:49)[GCC4.3.2]onlinux2Type"help","copy
在优化代码的缓慢部分时，A.sum()的速度几乎是A.max()的两倍，这让我感到惊讶:In[1]:A=arange(10*20*30*40).reshape(10,20,30,40)In[2]:%timeitA.max()1000loops,bestof3:216usperloopIn[3]:%timeitA.sum()10000loops,bestof3:119usperloopIn[4]:%timeitA.any()1000loops,bestof3:217usperloop我原以为A.any()会快得多(它应该只需要检查一个元素!)，然后是A.max()，而A.sum()将是最
我正在使用cython将C++库公开给python，方法是将所有包装器对象和函数放在内部模块_pydynd中，然后通过不同的python模块公开它们。我想控制出现在这些扩展类中的模块和类的名称，使其看起来像dynd.nd.array，例如，而不是_pydynd.w_array，这是包装类的内部名称。cython是否有执行此操作的机制？我希望找到类似于在编写定义时如何重命名C/C++函数的内容，但我的搜索结果一无所获。生成的C++代码应该不同，这里是tp_name行:staticPyTypeObject__pyx_type_7_pydynd_w_array={PyVarObject_HE
我需要实现一个函数来对具有可变部分长度的数组的元素求和。所以，a=np.arange(10)section_lengths=np.array([3,2,4])out=accumulate(a,section_lengths)printoutarray([3.,7.,35.])我在这里尝试用cython实现:https://gist.github.com/2784725为了性能，我正在将section_lengths都相同的情况与纯numpy解决方案进行比较:LEN=10000b=np.ones(LEN,dtype=np.int)*2000a=np.arange(np.sum(b),dt
这是我的基本问题:我有一个导入了的Python文件frommathimportsin,cos,sqrt我需要这个文件仍然是100%CPython兼容的，以允许我的开发人员编写100%CPython代码并使用为Python开发的优秀工具。现在进入Cython。在我的Python文件中，trig函数被调用了数百万次(代码的基础，无法更改)。有什么办法可以通过主python文件中的一些Python-fu，或者Cython魔法，否则我可以使用C/C++数学函数，使用Cython代码的一些变体cdefexternfrom"math.h":doublesin(double)那会给我接近C的性能，这
我正在尝试使用Cython优化我的代码。它正在做一个功率谱，而不是使用FFT，因为这是我们在类里面被告知要做的。我试过用Cython编写代码，但没有发现任何区别。这是我的代码#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf8-*-from__future__importdivisioncimportnumpyasnpimportnumpyasnpcimportcython@cython.boundscheck(False)defpower_spectrum(time,data,doublef_min,doublef_max,doubledf,w=1):cdefdou
