考虑数组aa=np.array([3,3,np.nan,3,3,np.nan])我能做到np.isnan(a).argmax()但这需要找到所有np.nan才能找到第一个。有没有更有效的方法？我一直在尝试弄清楚我是否可以将参数传递给np.argpartition，这样np.nan就会排在最前面而不是最后。关于[dup]的编辑。这个问题之所以不同，有几个原因。该问题和答案涉及值(value)观的平等。这是关于isnan的。这些答案都遇到了我的答案所面临的同样问题。请注意，我提供了一个完全有效的答案，但强调了它的效率低下。我希望解决效率低下的问题。关于第二个[dup]的编辑。仍在解决平等问
所以这是CPython的东西，不太确定它与其他实现的行为是否相同。但是'{0}'.format()比str()和'{}'.format()快。我发布的是Python3.5.2的结果，但是，我用Python2.7.12尝试过，趋势是一样的。%timeitq=['{0}'.format(i)foriinrange(100,100000,100)]%timeitq=[str(i)foriinrange(100,100000,100)]%timeitq=['{}'.format(i)foriinrange(100,100000,100)]1000loops,bestof3:231µsperlo
所以这是CPython的东西，不太确定它与其他实现的行为是否相同。但是'{0}'.format()比str()和'{}'.format()快。我发布的是Python3.5.2的结果，但是，我用Python2.7.12尝试过，趋势是一样的。%timeitq=['{0}'.format(i)foriinrange(100,100000,100)]%timeitq=[str(i)foriinrange(100,100000,100)]%timeitq=['{}'.format(i)foriinrange(100,100000,100)]1000loops,bestof3:231µsperlo
在python中，可以chainoperators以这种方式:aopbopc评估为aopbandbopc唯一的区别是b只计算一次(所以，更像t=eval(b);aoptandtopc)。从非常可读的角度来看，这是有利的，并且比具有显式连接(使用和)的等效版本更简洁。但是...我注意到链式表达式和等效表达式之间存在细微的性能差异，无论是3个操作数还是20个操作数。当您对这些操作计时时，这一点会变得很明显。importtimeittimeit.timeit("a还有，timeit.timeit("a注意:所有测试均使用Python-3.4完成。检查两个表达式的字节码后，我注意到其中一个比另
在python中，可以chainoperators以这种方式:aopbopc评估为aopbandbopc唯一的区别是b只计算一次(所以，更像t=eval(b);aoptandtopc)。从非常可读的角度来看，这是有利的，并且比具有显式连接(使用和)的等效版本更简洁。但是...我注意到链式表达式和等效表达式之间存在细微的性能差异，无论是3个操作数还是20个操作数。当您对这些操作计时时，这一点会变得很明显。importtimeittimeit.timeit("a还有，timeit.timeit("a注意:所有测试均使用Python-3.4完成。检查两个表达式的字节码后，我注意到其中一个比另
我有一个数字列表。此列表以两种方式存储:作为内存中的python对象，或作为redis列表(redis设置在同一服务器中)。我正在比较检索这两个列表所花费的时间，使用python的timeit。这是我在pythonshell中所做的:importtimeitimportredisPOOL=redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379,db=0)my_server=redis.Redis(connection_pool=POOL)printmin(timeit.Timer('pylist1=my_server.lrange("nums:5
我有一个数字列表。此列表以两种方式存储:作为内存中的python对象，或作为redis列表(redis设置在同一服务器中)。我正在比较检索这两个列表所花费的时间，使用python的timeit。这是我在pythonshell中所做的:importtimeitimportredisPOOL=redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379,db=0)my_server=redis.Redis(connection_pool=POOL)printmin(timeit.Timer('pylist1=my_server.lrange("nums:5
我注意到，如果我对打开的文件进行迭代，在不“读取”的情况下迭代它会快得多。即l=open('file','r')forlineinl:pass(orcode)比快很多l=open('file','r')forlineinl.read()/l.readlines():pass(orcode)第二个循环将花费大约1.5倍的时间(我在完全相同的文件上使用timeit，结果是0.442对0.660)，并且会给出相同的结果。那么-我什么时候应该使用.read()或.readlines()？因为我总是需要遍历我正在阅读的文件，并且在艰难地学习了.read()在大数据上的速度有多慢之后——我似乎无法
我注意到，如果我对打开的文件进行迭代，在不“读取”的情况下迭代它会快得多。即l=open('file','r')forlineinl:pass(orcode)比快很多l=open('file','r')forlineinl.read()/l.readlines():pass(orcode)第二个循环将花费大约1.5倍的时间(我在完全相同的文件上使用timeit，结果是0.442对0.660)，并且会给出相同的结果。那么-我什么时候应该使用.read()或.readlines()？因为我总是需要遍历我正在阅读的文件，并且在艰难地学习了.read()在大数据上的速度有多慢之后——我似乎无法
我有一个动态生成正则表达式的应用程序代码从配置中进行一些解析。当对两个变体的性能进行计时时，正则表达式变体捕获OR正则表达式的每个部分明显慢于一个正常的正则表达式。原因是正则表达式模块内部某些操作的开销。>>>importtimeit>>>setup='''...importre...'''#nocapturegroup>>>print(timeit.timeit("re.search(r'hello|bye|ola|cheers','somesayhello,somesaybye,orolaorcheers!')",setup=setup))0.922958850861#withca
