我最近在学习python，并且正在用这门语言做很多练习。我发现有趣的一件事是，当我从数组中读取时，它几乎比列表慢一半的时间。有人知道为什么吗？这是我的代码:fromtimeitimportTimerimportarrayt=10000l=range(t)a=array.array('i',l)defLIST():foriinxrange(t):l[i]defARRAY():foriinxrange(t):a[i]printTimer(LIST).timeit(1000);printTimer(ARRAY).timeit(1000);输出是:0.8131918907171.1626961
我们最近为TF2.0切换到Keras，但是当我们将它与2.0上的DNNClassifierEstimator进行比较时，我们发现Keras的速度慢了大约4倍。但我一辈子都弄不明白为什么会这样。两者的其余代码是相同的，使用返回相同tf.data.Dataset的input_fn()，并使用相同的feature_columns。几天来一直在努力解决这个问题。任何帮助将不胜感激。谢谢估算器代码:estimator=tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns,hidden_units=[64,64],activation
我有一个由100、100个方block组成的空白网格。起点是(0,0)，目标是(99,99)。磁贴是4路连接。我的floodfill算法在30毫秒内找到了最短路径，但我的A*实现速度慢了大约10倍。注意:无论网格或布局的大小如何，A*始终比我的填充慢(3-10倍)。因为填充很简单，所以我怀疑我在A*中遗漏了某种优化。这是函数。我使用Python的heapq来维护一个f排序列表。“图表”包含所有节点、目标、邻居和g/f值。importheapqdefsolve_astar(graph):open_q=[]heapq.heappush(open_q,(0,graph.start_point
自己试试看:importpandasaspds=pd.Series(xrange(5000000))%timeits.loc[[0]]#Youneedpandas0.15.1ornewerforittobethatslow1loops,bestof3:445msperloop更新:大概是2014年8月左右在0.15.1中引入的alegitimatebuginpandas。解决方法:使用旧版本的pandas等待新版本发布；得到一个尖端的开发者。来自github的版本；在您发布的pandas中手动进行一行修改；暂时使用.ix而不是.loc。我有一个包含480万行的DataFrame，使用.
我很奇怪地注意到，np.sum比手写求和慢10倍。带轴的np.sum:p1=np.random.rand(10000,2)deftest(p1):returnp1.sum(axis=1)%timeittest(p1)186µs±4.21µsperloop(mean±std.dev.of7runs,1000loopseach)没有轴的np.sum:p1=np.random.rand(10000,2)deftest(p1):returnp1.sum()%timeittest(p1)17.9µs±236nsperloop(mean±std.dev.of7runs,10000loopseach
我正在尝试使用Python的itertools模块来加速三重嵌套for循环。下面的测试代码将标准的三重嵌套循环与itertools的乘积方法和输出进行了比较:嵌套循环时间=2.35023秒Itertools循环时间=2.67766秒我错过了什么吗？importnumpyimportitertoolsimporttimen=128a=numpy.arange(n**3).reshape((n,n,n))b=numpy.zeros((n,n,n))c=numpy.zeros((n,n,n))t=time.time()foriinrange(n):forjinrange(n):forkinr
所以我写了一个脚本，在命令行上使用nc访问一堆服务器，最初我使用Python的命令模块并调用commands.getoutput()并且脚本运行了大约45秒。由于不推荐使用命令，我想将所有内容更改为使用subprocess模块，但现在脚本需要2分钟45秒才能运行。有人知道为什么会这样吗？我之前有:output=commands.getoutput("echogetfile.ext|nc-w1server.comport_num")现在我有p=Popen('echogetfile.ext|nc-w1server.comport_num',shell=True,stdout=PIPE)ou
据我了解，方括号只不过是__getitem__的包装器。以下是我对此进行基准测试的方式:首先，我生成了一个半大型字典。items={}foriinrange(1000000):items[i]=1然后，我使用cProfile测试了以下三个函数:defget2(items):forkinitems.iterkeys():items.get(k)defmagic3(items):forkinitems.iterkeys():items.__getitem__(k)defbrackets1(items):forkinitems.iterkeys():items[k]结果是这样的:100000
我按照这里的例子:https://www.youtube.com/watch?v=MoMjIwGSFVQ并使用网络摄像头进行对象检测。但是我已经将我的网络摄像头切换为使用来自IP摄像机的rtsp流，我认为它正在流式传输H264现在我注意到大约有30秒视频滞后，而且视频有时非常停止。这是执行主要处理的python代码:importcv2cap=cv2.VideoCapture("rtsp://192.168.200.1:5544/stream1")#Runningthetensorflowsessionwithdetection_graph.as_default():withtf.Ses
我尝试使用pyparsing来解析诸如此类的逻辑表达式xFALSENOTx(x+y=10)ORNOT(zS=J)=>((P=A)ANDnot(P=1)AND(B=O))=>(S=T)((P=T)ANDNOT(K=J)AND(B=F))=>(S=O)AND((P=T)OR(kandb=>(8+z(7=a+z)我在下面写的代码似乎工作正常——但它非常慢(例如上面的最后一个例子需要几秒钟)。我是否以某种低效的方式构建了语法？可能应该使用递归而不是operatorPrecedence？有没有办法加快速度？identifier=Group(Word(alphas,alphanums+"_")+O
