这是Jupyter的摘录:在[1]中:importtorch,numpyasnp,datetimecuda=torch.device('cuda')在[2]中:ac=torch.randn(10000,10000).to(cuda)bc=torch.randn(10000,10000).to(cuda)%timecc=torch.matmul(ac,bc)print(cc[0,0],torch.sum(ac[0,:]*bc[:,0]))Walltime:349mstensor(17.0374,device='cuda:0')tensor(17.0376,device='cuda:0')
这个问题在这里已经有了答案:Listcomprehensionvsgeneratorexpression'sweirdtimeitresults?(3个答案)Listcomprehensionwithout[]inPython(7个答案)关闭6年前。所以我从官方文档中得到了这些例子。https://docs.python.org/2/library/timeit.html究竟是什么让第一个示例(生成器表达式)比第二个示例(列表理解)慢？>>>timeit.timeit('"-".join(str(n)forninrange(100))',number=10000)0.818726062
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Docommentsslowdownaninterpretedlanguage?如果超过75%的代码行被正确注释，在执行大型.py文件时是否会出现明显的性能下降？
我正在尝试序列化数千个对象，其中一些对象是lambda对象。由于cPickle不适用于lambda，我尝试使用dill。然而，在unpickleing(或undilling(？))时，计算速度下降了10倍以上。查看源代码，似乎dill在内部使用了pickle，这可能是速度下降的原因。我还有其他选择可以结合这两个模块的优点吗？编辑:最显着的速度下降是在脱酸过程中。 最佳答案 我是dill的作者。是的，dill通常较慢，但这是您为更强大的序列化付出的代价。如果您要序列化很多类和函数，那么您可能想尝试dill.settings中的dill
怎么了？有人能解释一下这里发生了什么吗，我在紧密的循环中改变了:##j=i##whilejlc:j+=1j=next(jforjinrange(i,ls)iflen(wordlist[j])评论而版本运行整个程序:625毫秒，下生成器版本在的时间运行了整个程序2.125秒.这个更pythonic的版本导致性能如此灾难的原因是什么？编辑:可能是使用引起的psyco模块?当然，至少没有psyco的Python2.7的运行时间是下一个版本的2.141，这意味着几乎与带有psyco的Python2.6相同。删除*.pyc文件后，我没有让代码变慢。然后，当我也从库模块中删除了psyco的导入时，
难道是python的Cregex实现快了6倍还是我遗漏了什么？Python版本:importrer=re.compile(r'(HELLO).+?(\d+)',re.I)s=r"prefixdfadfadfadfadfadfadfheasdfdHelloRegex123"%timeitr.search(s)1000000loops,bestof3:1.3µsperloop(769,000persec)C++11版本:#includeintmain(intargc,char*argv[]){std::strings="prefixdfadfadfadfadfadfadfheasdfdHe
我想解决ProjectEuler的问题(顺便说一句，问题25)，我在Python中找到了解决方案:fibonacci=1old1=0old2=1limit=1000i=1whilelen(str(fibonacci))计算耗时1.5秒。我在PHP中实现了相同的代码，这是代码:$fibonacci=1;$old1=0;$old2=1;$limit=1000;$i=1;while(strlen((string)$fibonacci)而且花了30多分钟，还在计算...我知道Python被认为比PHP更快，但两者之间的差异应该不会太大。如果有办法的话，如何改进我的PHP代码以更快地获得结果？编
我的一个Django网站有以下数据库模型:在Django应用程序“common”中:classCollection(models.Model):name=models.CharField(max_length=255,unique=True)_short_name=models.CharField(db_column="short_name",max_length=32,blank=True)classParticle(models.Model):content=models.TextField(blank=False)owner=models.ForeignKey(Collectio
在这里，我有一个参数方程。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dt=np.linspace(0,2*np.pi,40)#PositionEquationdefrx(t):returnt*np.cos(t)defry(t):returnt*np.sin(t)#VelocityVectorsdefvx(t):returnnp.cos(t)-t*np.sin(t)defvy(t):returnnp.sin(t)+t*np.cos(t)#AccelerationVectors
我一直在将MATLAB代码移植到Python，经过相当多的工作后，我得到了一些有用的东西。然而，缺点是Python运行我的代码的速度比MATLAB慢。我知道使用优化的ATLAS库会加快速度，但实际上实现它让我感到困惑。这是正在发生的事情:我在没有安装BLAS的情况下启动了一个ipythonsession:importnumpy.distutils.system_infoassysinfoimporttimeIn[11]:sysinfo.get_info('atlas')Out[11]:{}timeit(eig(randn(1E2,1E2)))100loops,bestof3:13.4m
