我尝试移植NN代码here给Julia，希望能提高网络训练的速度。在我的桌面上，事实证明是这样。然而，在我的MacBook上，Python+numpy远远击败了Julia。使用相同的参数进行训练，Python的速度是Julia的两倍多(4.4svs10.6sforoneepoch)。考虑到Julia在我的桌面上比Python快(大约2秒)，似乎Python/numpy在mac上使用了一些Julia没有使用的资源。即使并行化代码也只能让我下降到~6.6s(尽管这可能是因为我在编写并行代码方面没有那么丰富的经验)。我认为问题可能是Julia的BLAS比mac中本地使用的vecLib库慢，但
我们有一个基于Python的网络服务器，它在启动时使用cPickle解开大量的大数据文件。数据文件(使用HIGHEST_PROTOCOLpickle)在磁盘上大约有0.4GB，并作为大约1.2GB的Python对象加载到内存中——这大约需要20秒。我们在64位Windows机器上使用Python2.6。瓶颈当然不是磁盘(实际读取那么多数据用时不到0.5s)，而是内存分配和对象创建(有数百万个对象正在创建)。我们希望减少20秒以减少启动时间。有什么方法可以比cPickle更快地将超过1GB的对象反序列化为Python(比如5-10倍)？由于执行时间受内存分配和对象创建的限制，我认为使用另
是否最好不要将列表变量命名为“list”？因为它与python保留关键字冲突。那么，取什么名字比较好呢？“input_list”听起来有点尴尬。我知道它可能是特定于问题的，但是，假设我有一个快速排序函数，那么quick_sort(unsorted_list)仍然有点冗长，因为传递给排序函数的列表显然未按上下文排序。有什么想法吗？ 最佳答案 我喜欢用其中任何内容的复数来命名它。因此，例如，如果我有一个姓名列表，我将其命名为names，然后我可以这样写:fornameinnames:我觉得挺好看的。但通常为了您自己的理智，您应该命名您的
这个问题在这里已经有了答案:Howtoimplementanefficientbidirectionalhashtable?(8个答案)关闭9年前。给定生成的一对一字典(=双射)forkey,valueinsomeGenerator:myDict[key]=value可以通过添加简单地创建一个反向查找字典invDict[value]=key到for循环。但这是一种Pythonic方式吗？我是否应该编写一个classBijection(dict)来另外管理这个倒排字典并提供第二个查找功能？或者这样的结构(或类似结构)是否已经存在？
我知道pyodbc是一个较旧的项目，可能更具特色和健壮性，但它的设计(基于编译的C代码的组件)是否有任何东西使其优于纯Python实现，例如pypyodbc？我做了很多ETL工作，并且正在考虑从Linux/Jython/JDBC方法切换到Windows/Cygwin/Python/ODBC方法。 最佳答案 pyodbc相对于pypyodbc的潜在优势是:速度-参见thepypyodbcwikicomparison更保守的内存使用用Python编写的pypyodbc相对于pyodbc的潜在优势是:不太可能包含C指针问题不太可能包含内存
我在JupyterNotebook上使用python3.4，试图合并两个数据框，如下所示:df_A.shape(204479,2)df_B.shape(178,3)new_df=pd.merge(df_A,df_B,how='inner',on='my_icon_number')new_df.shape(266788,4)我认为上面合并的new_df应该比df_A有更少的行，因为合并就像一个内部连接。但是为什么这里的new_df居然比df_A有更多行呢？这是我真正想要的:我的df_A是这样的:idmy_icon_number-----------------------------A1
考虑以下字母排列:BOANRIDENT从最上面的字母开始，选择下面两个字母之一，Plinko风格，直到到达底部。无论您选择什么路径，您都会创建一个四个字母的单词:BOND、BONE、BORE、BORN、BARE、BARN、BAIN或BAIT。DENT读取底部的事实只是一个很好的巧合。我想帮助找出可以设计这种布局的算法，其中从顶部到底部的每条可能路径都会从(提供的)字典中生成一个不同的词。程序的输入是一个起始字母(本例中为B)和一个字长n(本例中为4)。它会返回构成这种布局的字母，或者一条消息说这是不可能的。它不必是确定性的，因此它可能会使用相同的输入生成不同的布局。到目前为止，我还没有
我一直在尝试用python编写cffi模块，它们的速度让我怀疑我是否正确地使用了标准python。这让我想完全切换到C!说实话，有一些很棒的Python库我永远无法用C重新实现，所以这比任何实际情况都更像是假设。此示例显示了python中的sum函数与numpy数组一起使用，以及与c函数相比它有多慢。有没有更快的pythonic方法来计算numpy数组的总和？defcast_matrix(matrix,ffi):ap=ffi.new("double*[%d]"%(matrix.shape[0]))ptr=ffi.cast("double*",matrix.ctypes.data)for
在python中，可以chainoperators以这种方式:aopbopc评估为aopbandbopc唯一的区别是b只计算一次(所以，更像t=eval(b);aoptandtopc)。从非常可读的角度来看，这是有利的，并且比具有显式连接(使用和)的等效版本更简洁。但是...我注意到链式表达式和等效表达式之间存在细微的性能差异，无论是3个操作数还是20个操作数。当您对这些操作计时时，这一点会变得很明显。importtimeittimeit.timeit("a还有，timeit.timeit("a注意:所有测试均使用Python-3.4完成。检查两个表达式的字节码后，我注意到其中一个比另
在python中，可以chainoperators以这种方式:aopbopc评估为aopbandbopc唯一的区别是b只计算一次(所以，更像t=eval(b);aoptandtopc)。从非常可读的角度来看，这是有利的，并且比具有显式连接(使用和)的等效版本更简洁。但是...我注意到链式表达式和等效表达式之间存在细微的性能差异，无论是3个操作数还是20个操作数。当您对这些操作计时时，这一点会变得很明显。importtimeittimeit.timeit("a还有，timeit.timeit("a注意:所有测试均使用Python-3.4完成。检查两个表达式的字节码后，我注意到其中一个比另
