我正在尝试遵循ContinuumAnalyticsblog上给出的示例对Python、Cython、Numba进行基准测试以获得使用for循环计算的总和。不幸的是，我发现Cython比Python慢!这是我的Python函数定义:defpython_sum(y):N=len(y)x=y[0]foriinxrange(1,N):x+=y[i]returnx现在我的Cython函数:defcython_sum(int[:]y):cdefintN=y.shape[0]cdefintx=y[0]cdefintiforiinxrange(1,N):x+=y[i]returnx现在我有一个脚本可以
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭8年前。Improvethisquestion所以前几天我在python中尝试一些东西，我试图在python中编写一个自定义乘法函数defmulti(x,y):z=0whiley>0:z=z+xy=y-1returnz但是，当我用非常大的数字运行它时，例如(1defrussian_peasant(x,y):z=0whiley>0:ify%2==1:z=z+xx=x>1returnz我想让你回答的是像python这样的编程语言是如何进行乘法运算的？
我正在从事图表分析。我想计算一个N×N相似度矩阵，其中包含每两个顶点之间的AdamicAdar相似度。为了概述AdamicAdar，让我从以下介绍开始:给定无向图G的邻接矩阵A。CN是两个顶点x,y的所有公共(public)邻居的集合。两个顶点的公共(public)邻居是两个顶点都有边/链接到的顶点，即对于A中相应的公共(public)邻居节点，两个顶点都将具有1。k_n是节点n的度数。Adamic-Adar定义如下:我尝试计算它是从A中获取x和y节点的两行，然后对它们求和。然后查找具有2作为值的元素，然后获取它们的度数并应用等式。但是计算确实需要很长时间。我尝试了一个包含1032个顶
我正在寻找加速(或替换)我的数据分组算法的方法。我有一个numpy数组列表。我想生成一个新的numpy数组，这样这个数组的每个元素对于每个索引都是相同的，而原始数组也是相同的。(如果不是这种情况则有所不同。)这听起来有点尴尬，所以举个例子:#Testvalues:values=[np.array([10,11,10,11,10,11,10]),np.array([21,21,22,22,21,22,23]),]#Expectedoutcome:np.array([0,1,2,3,0,3,4])#**请注意，我标记的预期结果的元素(索引0和4)具有相同的值(0)，因为原来的两个数组也相同
示例代码在这里importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame({'Customer':['Bob','Ken','Steve','Joe'],'Spending':[130,22,313,46]})#[400000rowsx4columns]df=pd.concat([df]*100000).reset_index(drop=True)In[129]:%timeitdf['Grade']=np.where(df['Spending']>100,'A','B')10loops,bestof3:21.6msperloopIn[130]:%tim
我在一个小函数上使用EnthoughtEPD-Free7.3-1，当我剪切/粘贴到交互式session(PyLab)并运行它时，它只需要不到一秒钟的时间。当我从命令行“pythonprobtest.py”运行相同的代码时，它需要超过16秒。我已经确认两者都使用相同的python环境。可能相关(可能不相关)但是在.py文件的目录中，没有.pyc文件......我最近做的python脚本都没有有关联的.pyc文件。我检查了该文件夹的读/写权限，使用了“修复权限”(MacOSX-Lion)，并卸载/重新安装了EPD_Freepython，但没有成功。我不知道可能是什么原因。我正在使用的代码(
我今天正在测试不同的PythonHTTP库，我意识到http.client库似乎比requests执行得快得多.要测试它，您可以运行以下两个代码示例。importhttp.clientconn=http.client.HTTPConnection("localhost",port=8000)foriinrange(1000):conn.request("GET","/")r1=conn.getresponse()body=r1.read()print(r1.status)conn.close()这里是用python-requests做同样事情的代码:importrequestswith
我正在使用Python3.2.3。反向迭代列表的最快方法是什么？[::-1]、reversed、list.reverse()或者其他方式？我正在处理大约5e6个元素的列表，所以我真的需要避免复制列表。 最佳答案 >>>fromtimeitimportTimer>>>t=Timer('[xforxinl[::-1]]','l=list(range(100000))')>>>t.timeit(number=1000)5.549649953842163>>>t=Timer('l.reverse();[xforxinl]','l=list(
我正在尝试使用我最近发现的一些模仿Norvig'sspellchecker部分的R代码用Python编写；特别是，我正在尝试找出实现edit2的正确方法R中的函数:defsplits(word):return[(word[:i],word[i:])foriinrange(len(word)+1)]defedits1(word):pairs=splits(word)deletes=[a+b[1:]for(a,b)inpairsifb]transposes=[a+b[1]+b[0]+b[2:]for(a,b)inpairsiflen(b)>1]replaces=[a+c+b[1:]for(
我正在做一些关于列表操作速度的实验。为此，我定义了两个列表:l_short=[]和l_long=list(range(10**7))。想法是将bool(l)与len(l)!=0进行比较在if竞赛中，以下实现比iflen(l)!=0:passifl:pass快很多但是没有if比赛我得到了以下结果:%%timeitlen(l_long)!=0#59.8ns±0.358nsperloop(mean±std.dev.of7runs,10000000loopseach)%%timeitbool(l_long)#63.3ns±0.192nsperloop(mean±std.dev.of7runs,
