我最近研究了使用list()、dict()、tuple()代替[]、{}和()，分别在需要创建一个空的三者之一时。原因是它看起来更具可读性。我打算就风格征求意见，但后来我决定测试性能。我这样做了:>>>fromtimeitimportTimer>>>Timer('forxinrange(5):y=[]').timeit()0.59327821802969538>>>fromtimeitimportTimer>>>Timer('forxinrange(5):y=list()').timeit()1.2198944904251618我尝试了dict()、tuple()和list()，每一个
我前段时间在Python中实现了Procrustes分析算法，最近被告知要将其移植到OpenCV/C++。完成后，我运行了一些测试，对于相同的输入/实例，C++代码花费的时间是Python代码的两倍(分别大约8秒和4秒)。我重复测试一千次只是为了确保我在太短的时间内没有测量它们)。我对这些结果感到困惑。我已经使用gprof试图了解发生了什么，但除了cv::Mat::~Mat()占用了34.67%的执行时间这一事实之外，我不能说出很多错误并且被调用的次数比任何其他函数都多100倍以上。也不确定我应该怎么做，除非我应该用std::vectors或原始数组替换cv::Mats，这两者对我来说
我想弄清楚为什么会这样:In[1]:importtime,h5pyash5In[2]:f=h5.File('myfile.hdf5','r')In[3]:st=time.time();data=f["data"].value[0,:,1,...];elapsed=time.time()-st;In[4]:elapsedOut[4]:11.127676010131836In[5]:st=time.time();data=f["data"][0,:,1,...];elapsed2=time.time()-st;In[6]:elapsed2Out[6]:59.810582399368286I
我在一夜之间训练了一个keras模型，得到了75%的准确率，我现在对此很满意。它有60,000个样本，每个样本的序列长度为700，词汇量为30。每个epoch在我的gpu上大约需要10分钟。所以这是60,000/600秒，大约是每秒100个样本，并且必须包括反向传播。所以我保存了我的hdf5文件并再次加载它。#Model:model=Sequential()model.add(LSTM(128,input_shape=(X.shape[1],X.shap[2]),return_sequences=True))model.add(Dropout(0.25))model.add(LSTM(
请看这本pandas系列词典。所有系列的索引都是整数并且有一些潜在的重叠，但肯定不会重合。我观察到pd.concat沿着axis=1组合事物时似乎很慢当我有大索引、很多非重叠和许多要连接的项目时。提示我离开axis=0随后unstack().我最终得到了完全相同的结果。但是取消堆叠更快。有没有人知道为什么会这样？我知道将序列串联起来应该很快，但我猜到拆栈过程与pd.concat(axis=1)几乎相同。.dict_of_series={'s%s'%i:pd.Series(1,np.unique(np.random.randint(1000,10000,size=1000)))forii
这个问题是关于在堆叠和取消堆叠操作期间提升Pandas的性能。问题是我有一个大数据框(~2GB)。我关注了thisblog成功将其压缩到~150MB。但是，我的入栈和出栈操作会花费无限长的时间，以至于我必须终止内核并重新启动所有程序。我也用过R的data.table包，飞起来了，我在SO上对此进行了研究。似乎有人在Dataframeunstackperformance-pandas上指向map-reduce线程，但我不确定它有两个原因:stack和unstack在未压缩的情况下在pandas中运行良好，但由于内存问题，我无法在我的原始数据集上执行此操作。R的data.table很容易(
我们有一个使用mask=[13220192]的矢量numpyget_pos_neg_bitwise函数以及我们希望使用numba加速的(500e3,4)的df.shape。fromnumbaimportjitimportnumpyasnpfromtimeimporttimedefget_pos_neg_bitwise(df,mask):"""In[1]:printmask[13220192]In[1]:printdf[[11629741][0136135171]...,[02453073]]"""check=(np.bitwise_and(mask,df[:,1:])==mask).a
这个问题在这里已经有了答案:Isthereanythingfasterthandict()?(5个答案)关闭5年前。我正在使用朴素贝叶斯分类器制作一个简单的情感挖掘系统。为了训练我的分类器，我有一个文本文件，其中每一行都包含一个标记列表(从推文生成)和相关的情绪(0代表-ve，4代表积极)。例如:0@switchfoothttp://twitpic.com/2y1zl-Awww,that'sabummer.YoushouldagotDavidCarrofThirdDaytodoit.;D0springbreakinplaincity...it'ssnowing0@alydesignsi
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(
