最近我回复了THIS需要2个列表相乘的问题，一些用户建议使用numpy的以下方法，我认为这是正确的方法:(a.T*b).T我还发现aray.resize()具有与此相同的性能。无论如何，另一个答案建议使用列表理解的解决方案:[[m*nforninsecond]form,secondinzip(b,a)]但在基准测试之后，我发现列表理解比numpy执行得更快:fromtimeitimporttimeits1="""a=[[2,3,5],[3,6,2],[1,3,2]]b=[4,2,1][[m*nforninsecond]form,secondinzip(b,a)]"""s2="""a=n

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

我有一个Action表，根据玩家对AI的选择来决定玩家是否获胜。想一想石头剪刀布有更多Action。我最终会用Python对其进行编码，但在开始之前，我想知道是否有比使用大量IF语句更好的方法？表格如下所示:我在想移动需要分配数字，还是类似的东西？我不知道从哪里开始... 最佳答案 你可以使用字典吗？像这样:#dictofwinningoutcomes,thefirstlayerrepresentstheAImoves,andtheinner#layerrepresenttheplayermoveandtheoutcomeai={'

我试图找到一种最快的方法来计算列表中与特定过滤器匹配的项目数。在这种情况下，查找列表中有多少个奇数。在执行此操作时，我对比较列表理解与等效生成器表达式的结果感到惊讶:python-mtimeit-s"L=xrange(1000000)""sum([1foriinLifi&1])"10loops,bestof3:109msecperlooppython-mtimeit-s"L=xrange(1000000)""sum(1foriinLifi&1)"10loops,bestof3:125msecperloop我也尝试过将L作为常规列表，并且大小不同，但在所有情况下列表理解都会获胜。与创建包

甚至从Keras1.2.2开始，引用merge，它确实包含多处理，但由于磁盘读取速度限制，model.fit_generator()仍然比model.fit()慢4-5倍。如何加快速度，比如通过额外的多处理？ 最佳答案 您可能需要检查documentation中fit_generator()的workers和max_queue_size参数.本质上，更多的worker会创建更多的线程来将数据加载到将数据馈送到网络的队列中。不过，填满队列可能会导致内存问题，因此您可能希望减小max_queue_size以避免这种情况。

我试图理解为什么会这样。我正在调用命令以在Ubuntu服务器12.04上重新启动网络。快速执行当我使用以下三种方式之一调用命令时，执行大约需要0.1秒:直接在终端使用os.system的python脚本使用subprocess.call的python脚本终端session:root@ubuntu:~#time/etc/init.d/networkingrestart*Running/etc/init.d/networkingrestart*Reconfiguringnetworkinterfaces...real0m0.105sroot@ubuntu:~#timepython-c"im

这是我的函数的代码:defcalcVowelProportion(wordList):"""CalculatestheproportionofvowelsineachwordinwordList."""VOWELS='aeiou'ratios=[]forwordinwordList:numVowels=0forcharinword:ifcharinVOWELS:numVowels+=1ratios.append(numVowels/float(len(word)))现在，我正在处理超过87,000个单词的列表，这个算法显然非常慢。有更好的方法吗？编辑:我测试了以下类提供的算法@ExP:

我需要用每组中的平均值填充pandasDataFrame中的缺失值。根据thisquestiontransform可以实现这一点。但是，transform对我来说太慢了。例如，采用具有100个不同组和70%NaN值的大型DataFrame的以下设置:importpandasaspdimportnumpyasnpsize=10000000#DataFramelengthngroups=100#NumberofGroupsrandgroups=np.random.randint(ngroups,size=size)#Creationofgroupsrandvals=np.random.ra

下面的代码是我用来测试性能的:importtimeimportnumpyasnpimporttensorflowastft=time.time()foriinrange(400):a=np.random.uniform(0,1,(1000,2000))print("np.random.uniform:{}seconds".format(time.time()-t))t=time.time()foriinrange(400):a=np.random.random((1000,2000))print("np.random.random:{}seconds".format(time.time

众所周知，乘法、整数除法和二的幂模可以更有效地重写为按位运算:>>>x=randint(50000,100000)>>>x>>x>>2==x//4True>>>x&3==x%4True在C/C++、Java等编译型语言中，测试表明按位运算通常比算术运算快。(参见here和here)。然而，当我在Python中测试这些时，我得到了相反的结果:In[1]:fromrandomimportrandint...:nums=[randint(0,1000000)for_inrange(100000)]In[2]:%timeit[i*8foriinnums]7.73ms±397µsperloop(