我注意到使用pandas的iterrows时性能很差。它是否特定于iterrows，对于特定大小的数据(我正在处理2-3百万行)是否应该避免使用此函数？Thisdiscussion在GitHub上，我相信这是在数据框中混合dtypes时引起的，但是下面的简单示例显示即使使用一种dtype(float64)也是如此。这在我的机器上需要36秒:importpandasaspdimportnumpyasnpimporttimes1=np.random.randn(2000000)s2=np.random.randn(2000000)dfa=pd.DataFrame({'s1':s1,'s2'
在Airbnb'sRubyStyleGuide一个建议是:Prefersizeovereitherlengthorcountforperformancereasons.这些性能原因是什么？ 最佳答案 好像有点不对，对于大多数常用的情况(Array,Hash,String)，size和length要么是别名，要么是以相同的方式实现的(你可以阅读更多here或检查每个方法的实现)并且将在O(1).计数但是:对于Hash没有重新定义，将回退到Enumerable#count，这意味着它的复杂度将是O(n)，因为将遍历所有键值。对于Arra
我的C++项目中有一个粒子系统引擎，粒子本身只是没有函数的变量结构。目前，每个粒子(Particle)通过直接访问其变量从其父类(ParticleSystem)更新。例如particle.x+=particle.vx;然而，我正在辩论使用这样的getter和setter:particle.setX(particle.getX()+particle.getVX());我的问题是:与直接访问数据相比，调用getter和setter是否有任何性能开销？毕竟，我确实有很多很多的粒子要更新... 最佳答案 Setter和getter在未优化时
我的C++项目中有一个粒子系统引擎，粒子本身只是没有函数的变量结构。目前，每个粒子(Particle)通过直接访问其变量从其父类(ParticleSystem)更新。例如particle.x+=particle.vx;然而，我正在辩论使用这样的getter和setter:particle.setX(particle.getX()+particle.getVX());我的问题是:与直接访问数据相比，调用getter和setter是否有任何性能开销？毕竟，我确实有很多很多的粒子要更新... 最佳答案 Setter和getter在未优化时
