我见过几个来自不同语言的例子，这些例子明确地证明连接列表(数组)的元素比仅仅连接字符串快很多倍。为什么？在两种操作下都起作用的内部算法是什么？为什么一种比另一种更快？这是我的意思的Python示例:#Thisisslowx='a'x+='b'...x+='z'#Thisisfastx=['a','b',...'z']x=''.join(x) 最佳答案 连接函数中的代码预先知道它被要求连接的所有字符串以及这些字符串的大小，因此它可以在开始操作之前计算最终的字符串长度。因此它只需要为最终字符串分配一次内存，然后它就可以将每个源字符串(和
在thisquestion的评论中的讨论上下文中有人提到，虽然连接字符串序列只需要''.join([str1,str2,...])，但连接列表序列就像list(itertools.chain(lst1,lst2,...))，尽管您也可以使用列表理解，例如[xforyin[lst1,lst2,...]forxiny]。令我惊讶的是，第一种方法始终比第二种方法更快:importrandomimportitertoolsrandom.seed(100)lsts=[[1]*random.randint(100,1000)foriinrange(1000)]%timeit[xforyinlsts
我注意到在DataFrame上使用len比在底层numpy数组上使用len快得多。我不明白为什么。通过shape访问相同的信息也没有任何帮助。当我尝试获取列数和行数时，这更相关。我一直在争论使用哪种方法。我整理了以下实验，很明显我将在数据帧上使用len。但是有人可以解释为什么吗？fromtimeitimporttimeitimportpandasaspdimportnumpyasnpns=np.power(10,np.arange(6))results=pd.DataFrame(columns=ns,index=pd.MultiIndex.from_product([['len','l
考虑以下Cython代码:cimportcythoncimportnumpyasnpimportnumpyasnp@cython.boundscheck(False)@cython.wraparound(False)deftest_memoryview(double[:]a,double[:]b):cdefintiforiinrange(a.shape[0]):a[i]+=b[i]@cython.boundscheck(False)@cython.wraparound(False)deftest_numpy(np.ndarray[double,ndim=1]a,np.ndarray[d
我有一个3d数组，其中填充了从0到N的整数。我需要一个索引列表，对应于数组等于1、2、3、...N的位置。我可以使用np.where来实现如下:N=300shape=(1000,1000,10)data=np.random.randint(0,N+1,shape)indx=[np.where(data==i_id)fori_idinrange(1,data.max()+1)]但这很慢。根据这个问题fastpythonnumpywherefunctionality?应该可以大大加快索引搜索的速度，但我无法将那里提出的方法转移到我获取实际索引的问题上。加速上述代码的最佳方法是什么？作为附加
它们似乎有很多相同的特征，但据我所知，Python2.5比1.8.7快很多。这背后是否有更深层次的潜在原因？ 最佳答案 没什么深，我很确定——这完全是实现选择和成熟度的问题。毕竟，不久前Python在很多方面都比较慢!考虑例如:$py24-mtimeit'[i+iforiinxrange(55)]'100000loops,bestof3:10.8usecperloop$py25-mtimeit'[i+iforiinxrange(55)]'100000loops,bestof3:9.83usecperloop$py26-mtimeit
据此:http://www.codeplex.com/IronPython/Wiki/View.aspx?title=IP20VsCPy25Perf&referringTitle=IronPython%20PerformanceIronPython(Pythonfor.Net)在同一台机器上比普通的Python(cPython)更快。为什么是这样？我认为编译后的C代码总是比等效的CLI字节码更快。 最佳答案 Python代码不会被编译为C，Python本身是用C编写的并解释Python字节码。CIL被编译为机器代码，这就是为什么您在
我写了一个简单的埃拉托色尼筛法，它使用一个1列表，如果不是素数，则将它们变成零，如下所示:defeSieve(n):#Wheremisfixed-lengthlistofallintegersupton'''Createsalistofprimeslessthanorequalton'''m=[1]*(n+1)foriinxrange(2,int((n)**0.5)+1):ifm[i]:forjinxrange(i*i,n+1,i):m[j]=0return[iforiinxrange(2,n)ifm[i]]我用%timeit测试了它的运行速度并得到:#n:t#10**1:7μs#10
我一直致力于加速粒子过滤器的重采样计算。由于python有很多加速它的方法，我想我会尝试所有的方法。不幸的是，numba版本非常慢。由于Numba应该会导致加速，我认为这是我的错误。我尝试了4个不同的版本:努巴pythonNumPy赛通每个的代码如下:importnumpyasnpimportscipyasspimportnumbaasnbfromcython_resampleimportcython_resample@nb.autojitdefnumba_resample(qs,xs,rands):n=qs.shape[0]lookup=np.cumsum(qs)results=np
下面的代码跑2s有什么原因吗，defeuclidean_distance_square(x1,x2):return-2*np.dot(x1,x2.T)+np.expand_dims(np.sum(np.square(x1),axis=1),axis=1)+np.sum(np.square(x2),axis=1)而下面的numba代码在12秒内运行？@jit(nopython=True)defeuclidean_distance_square(x1,x2):return-2*np.dot(x1,x2.T)+np.expand_dims(np.sum(np.square(x1),axis=
