我有一个简单的任务:计算每个字母在字符串中出现的次数。我为此使用了Counter()，但在一个论坛上我看到了使用dict()/Counter()的信息比对每个字母使用string.count()慢。我认为它只会遍历字符串一次，而string.count()解决方案必须遍历它四次(在本例中)。为什么Counter()这么慢？>>>timeit.timeit('x.count("A");x.count("G");x.count("C");x.count("T")',setup="x='GAAAAAGTCGTAGGGTTCCTTCACTCGAGGAATGCTGCGACAGTAAAGGAGGC

我刚刚第一次尝试在Python中使用struct.pack，当我混合类型时我不理解它的行为当我试图打包一个字符而不打包其他任何东西时，它按预期工作，即struct.pack("b",1)给出'\x01'。但是，一旦我尝试混合不同类型的数据，字符就会被填充为与这种类型一样长，例如struct.pack("bi",1,1)给出'\x01\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00'。这是标准行为吗？为什么？有解决办法吗？编辑更简单地说:>>>struct.calcsize("b")1>>>struct.calcsize("i")4>>>struct.calcsize("bi")

在优化代码的缓慢部分时，A.sum()的速度几乎是A.max()的两倍，这让我感到惊讶:In[1]:A=arange(10*20*30*40).reshape(10,20,30,40)In[2]:%timeitA.max()1000loops,bestof3:216usperloopIn[3]:%timeitA.sum()10000loops,bestof3:119usperloopIn[4]:%timeitA.any()1000loops,bestof3:217usperloop我原以为A.any()会快得多(它应该只需要检查一个元素!)，然后是A.max()，而A.sum()将是最

我需要通过对3D数据数组进行阈值处理来创建bool掩码:数据小于可接受下限或数据大于可接受上限的位置的掩码必须设置为True(否则错误)。简明扼要:mask=(datahigh)我有两个版本的代码来执行此操作:一个直接使用numpy中的整个3D数组，而另一个方法循环遍历数组的切片。出乎我的意料，第二种方法似乎比第一种方法更快。为什么？？？In[1]:importnumpyasnpIn[2]:importsysIn[3]:print(sys.version)3.6.2|ContinuumAnalytics,Inc.|(default,Jul202017,13:14:59)[GCC4.2.

此操作需要尽可能快地应用于包含数百万个元素的实际数组。这是问题的简单版本。所以，我有一个唯一整数的随机数组(通常有数百万个元素)。totalIDs=[5,4,3,1,2,9,7,6,8...]我有另一个数组(通常是数万个)我可以创建一个掩码的唯一整数。subsampleIDs1=[5,1,9]subsampleIDs2=[3,7,8]subsampleIDs3=[2,6,9]...我可以用numpy来做mask=np.in1d(totalIDs,subsampleIDs,assume_unique=True)然后我可以使用掩码从另一个数组中提取我想要的信息(比如第0列包含我想要的信息)

我正在从一个文件中获取数据，该文件通过SierraChart从InteractiveBrokers5秒OHLCVT柱接收数据。按照早期帖子中的建议，我没有将每个新行附加到数据框，而是使用历史文件构建了一个数据框，并向其附加了5000个具有正确时间戳的“空白”记录。然后我将每个新行写在空白行上，如果时间戳丢失并更新指针则填充任何行。这很好用。这是当前的classesandfunctions.我的初始版本创建了5000行NaN(OHLCVxyz)。我认为从结束数据类型开始会更整洁，因此将“空白”记录转换为零，其中OHLC是float，Vxyz是整数，使用:dg.iloc[0:5000]=0

我的目标是在Python中为光谱有限元编写一个小型库，为此我尝试使用Boost将Python扩展为C++库，希望它能让我的代码更快。classQuad{public:Quad(int,int);doubleintegrate(boost::functionconst&)>const&);doubleintegrate_wrapper(boost::python::objectconst&);std::vector>nodes;std::vectorweights;};...namespacestd{typedefstd::vector>>cube;typedefstd::vector>

我有一个视频文件，我试图一次处理一帧。我尝试使用VideoCapture类来阅读以下类型的代码。问题在于，如果视频文件以25帧/秒的速度录制，读取也会以相同的速度进行。如何以我的计算机可以解码的速度获取帧？我打算处理视频流，然后将其存储到文件中。importcv2importsysimporttimecap=cv2.VideoCapture(sys.argv[1])start=time.time()counter=0whileTrue:counter+=1;image=cap.read()[1]ifcounter%25==0:print"time",time.time()-start输

讨论问题时Exponentialsinpythonx.**yvsmath.pow(x,y),Alfestated没有充分的理由使用math.pow而不是python中的内置**运算符。timeitshowsthatmath.powisslowerthan**inallcases.Whatismath.pow()goodforanyway?Hasanybodyanideawhereitcanbeofanyadvantagethen?我们试图用一些timeit参数说服对方，到目前为止他是赢家;-)--至少以下timeit结果似乎证实了这一点math.pow在所有情况下都比**慢。impor

我试图提高func函数的性能，我发现对aX列表的生成方式进行简单的更改可以显着提高性能:importtimeitimportnumpyasnpdeffunc(a,b):return[_for_inaif_notinb]Na,Nb=10000,5000b=list(np.random.randint(1000,size=Nb))#OrderedlistofNaintegersa1=[_for_inrange(Na)]#RandomlistofNaintegersa2=list(np.random.randint(Na,size=Na))#OrderedlistofNaintegersge