在NumPy数组上迭代时，Numba似乎比Cython快得多。我可能缺少哪些Cython优化？这是一个简单的例子:纯Python代码:importnumpyasnpdeff(arr):res=np.zeros(len(arr))foriinrange(len(arr)):res[i]=(arr[i])**2returnresarr=np.random.rand(10000)%timeitf(arr)输出:每个循环4.81毫秒±72.2微秒(7次运行的平均值±标准偏差，每次100次循环)Cython代码(在Jupyter中):%load_extcython%%cythonimportnu
我在玩弄f字符串(参见PEP498)，我决定比较一下f字符串解析的速度(例如f"{1}")使用通常的str解析(例如str(1))。但令我惊讶的是，当我使用timeit检查这两种方法的速度时函数，我发现f弦更快。>>>fromtimeitimporttimeit>>>timeit("f'{1}'")0.1678762999999961鉴于>>>timeit("str(1)")0.3216999999999999甚至是reprfunc，在大多数情况下它比strcast更快>>>timeit("repr(1)")0.2528296999999995请问这是为什么？我认为f弦在内部称为str
大约10年前，我将Python作为我的第一门正式(非BASIC)语言学习。从那以后，我学到了很多其他东西，但我倾向于用Python来“思考”。当我查看更改列表时，我没有看到我需要此功能。我通常对自己说，嗯，这是一个很好的方法，但为什么现在要改变它呢？对于大型项目，更改默认楼层划分之类的事情可能真的很痛苦。似乎主要参与者都在拖后腿。让我想投资另一个学习曲线的关键特征是什么？ 最佳答案 作为一项关键功能，很多人似乎对(supposedly)透明unicode支持感到非常兴奋。他们将其从str(8位字符数组/默认字符串类型)和unicod
有没有办法将比函数调用中调用的更多的kwargs发送到函数中？例子:defmydef(a,b):printaprintbmydict={'a':'foo','b':'bar'}mydef(**mydict)#Thisworksandprints'foo'and'bar'mybigdict={'a':'foo','b':'bar','c':'nooooo!'}mydef(**mybigdict)#Thisblowsupwithaunexpectedargumenterror有什么方法可以不报错地传入mybigdict吗？在我的理想世界中，'c'永远不会在mydef中使用，只会被忽略。谢谢
这个问题已经有了答案：Whyisvariable1+=variable2muchfasterthanvariable1=variable1+variable2?1个答案当我们使用以下代码时，我们的代码需要10分钟来虹吸68000条记录：new_file=new_file+line+string但是，当我们执行以下操作时，只需1秒钟：new_file+=line+string代码如下：forlineincontent:importtimeimportcmdbrefname="STAGE050.csv"regions=cmdbre.regionsstart_time=time.time()
为了学习如何创建C扩展，我决定只复制一个内置的.c文件(在本例中为itertoolsmodule.c)并将其放入我的包中。我只是将模块内的名称从itertools更改为mypkg。然后我将它(Windows10、MSVC社区14)编译为setuptools.Extension:fromsetuptoolsimportsetup,Extensionitertools_module=Extension('mypkg.itertoolscopy',sources=['src/itertoolsmodulecopy.c'])setup(...ext_modules=[itertools_mod
正在关注M.O'Neill'sgreatpaper，我尝试在Python中实现埃拉托色尼筛法的一些懒惰的、无限的版本。我惊讶地发现论文声称应该运行得更快的基于堆的版本实际上对我来说慢了两倍多。这篇论文包含两个示例，一个基于字典，我已经(从Haskell)翻译了它:fromitertoolsimportcountdefdict_sieve():yield2yield3candidates=count(5,2)composites={9:{3}}#mapcompositestotheirprimefactorsforcandidateincandidates:try:factors=com
...并不是说我有什么反对开罗的——事实上我喜欢它。安装Python绑定(bind)非常困难，尤其是在Mac上(请参阅有关在OSX上安装pycairo的所有SO问题)。有更好的选择吗？编辑:关于更多上下文，我正在创建一个Web服务，我希望它易于部署，最好使用标准安装channel；不能简单地使用pip或easy_install会给许多部署平台上的部署过程带来复杂性。此外，我希望任何人都可以轻松地设置虚拟环境并在其本地计算机上对应用程序进行开发。同样，易于安装是这里的重点。 最佳答案 Kiva，关于Enable的部分,是一个抽象矢量渲
我对numpy的numpy.apply_along_axis()函数何时会优于简单的Python循环感到困惑。例如，考虑一个有很多行的矩阵，您希望计算每一行的总和:x=np.ones([100000,3])sums1=np.array([np.sum(x[i,:])foriinrange(x.shape[0])])sums2=np.apply_along_axis(np.sum,1,x)在这里，我什至使用了一个内置的numpy函数，np.sum，但是计算sums1(Python循环)在计算时花费了不到400毫秒sums2(apply_along_axis)需要超过2000毫秒(Wind
从CSV加载数据似乎比使用Pandas从SQL(PostgreSQL)加载数据更快。(我有一个SSD)这是我的测试代码:importpandasaspdimportnumpyasnpstart=time.time()df=pd.read_csv('foo.csv')df*=3duration=time.time()-startprint('{0}s'.format(duration))engine=create_engine('postgresql://user:password@host:port/schema')start=time.time()df=pd.read_sql_que
