在分析我的算法的内存消耗时，我很惊讶有时对于较小的输入需要更多的内存。这一切都归结为pandas.unique()的以下用法:importnumpyasnpimportpandasaspdimportsysN=int(sys.argv[1])a=np.arange(N,dtype=np.int64)b=pd.unique(a)N=6*10^7需要3.7GB峰值内存，但N=8*10^7仅"3GB。扫描不同的输入大小会产生下图:出于好奇和self教育:N=5*10^7周围的违反直觉的行为(即更多内存用于更小的输入大小)是如何产生的，N=1.3*10^7有解释吗？以下是在Linux上生成内存
在分析我的算法的内存消耗时，我很惊讶有时对于较小的输入需要更多的内存。这一切都归结为pandas.unique()的以下用法:importnumpyasnpimportpandasaspdimportsysN=int(sys.argv[1])a=np.arange(N,dtype=np.int64)b=pd.unique(a)N=6*10^7需要3.7GB峰值内存，但N=8*10^7仅"3GB。扫描不同的输入大小会产生下图:出于好奇和self教育:N=5*10^7周围的违反直觉的行为(即更多内存用于更小的输入大小)是如何产生的，N=1.3*10^7有解释吗？以下是在Linux上生成内存
我还没有找到答案的简单问题:给定一个pandas系列，我认为Series.unique()给出的值的顺序是它们在系列中首次遇到的顺序，不是任何排序排序。IE。frompandasimportSeriess=Series(['b','b','b','a','a','b'])s.unique()>>>array(['b','a'],dtype=object)这是我希望我的应用程序的行为，但是有人可以告诉我是否可以保证获得此订单吗？文档不清楚。 最佳答案 是的，这通常是正确的。pandas对象有有序的索引，行不会重新排列，直到你告诉他们这
我还没有找到答案的简单问题:给定一个pandas系列，我认为Series.unique()给出的值的顺序是它们在系列中首次遇到的顺序，不是任何排序排序。IE。frompandasimportSeriess=Series(['b','b','b','a','a','b'])s.unique()>>>array(['b','a'],dtype=object)这是我希望我的应用程序的行为，但是有人可以告诉我是否可以保证获得此订单吗？文档不清楚。 最佳答案 是的，这通常是正确的。pandas对象有有序的索引，行不会重新排列，直到你告诉他们这
在python中实现多处理的一个简单方法是frommultiprocessingimportPooldefcalculate(number):returnnumberif__name__=='__main__':pool=Pool()result=pool.map(calculate,range(4))另一种基于futures的实现是fromconcurrent.futuresimportProcessPoolExecutordefcalculate(number):returnnumberwithProcessPoolExecutor()asexecutor:result=execu
在python中实现多处理的一个简单方法是frommultiprocessingimportPooldefcalculate(number):returnnumberif__name__=='__main__':pool=Pool()result=pool.map(calculate,range(4))另一种基于futures的实现是fromconcurrent.futuresimportProcessPoolExecutordefcalculate(number):returnnumberwithProcessPoolExecutor()asexecutor:result=execu
Python的futures包允许我们使用ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor并行执行任务。但是，为了调试，有时用虚拟并行临时替换真正的并行很有用，虚拟并行在主线程中以串行方式执行任务，而不会产生任何线程或进程。有没有DummyExecutor的实现？ 最佳答案 应该这样做:fromconcurrent.futuresimportFuture,ExecutorfromthreadingimportLockclassDummyExecutor(Executor):def__init__(self
Python的futures包允许我们使用ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor并行执行任务。但是，为了调试，有时用虚拟并行临时替换真正的并行很有用，虚拟并行在主线程中以串行方式执行任务，而不会产生任何线程或进程。有没有DummyExecutor的实现？ 最佳答案 应该这样做:fromconcurrent.futuresimportFuture,ExecutorfromthreadingimportLockclassDummyExecutor(Executor):def__init__(self
规范:Python2.7我正在开发一个包含多个模块的项目，我想在所有模块中激活__future__模块的一些功能。我想在一个模块上导入我需要的所有功能，然后将该单个模块导入到每个其他模块，并让这些功能在所有模块中处于事件状态，或者达到那种效果。我试过:[A.py]from__future__importdivision[B.py]importAprint(1/2)运行B.py除法仍然是整数。我试过:[A.py]print(1/2)[B.py]from__future__importdivisionimportA运行B.py给出了相同的结果。对于前面的两个示例，我还尝试将“导入A”切换为
规范:Python2.7我正在开发一个包含多个模块的项目，我想在所有模块中激活__future__模块的一些功能。我想在一个模块上导入我需要的所有功能，然后将该单个模块导入到每个其他模块，并让这些功能在所有模块中处于事件状态，或者达到那种效果。我试过:[A.py]from__future__importdivision[B.py]importAprint(1/2)运行B.py除法仍然是整数。我试过:[A.py]print(1/2)[B.py]from__future__importdivisionimportA运行B.py给出了相同的结果。对于前面的两个示例，我还尝试将“导入A”切换为
