以下是我所知道的计算马尔可夫链中的转换并使用它来填充转换矩阵的最基本方法:defincrement_counts_in_matrix_from_chain(markov_chain,transition_counts_matrix):foriinxrange(1,len(markov_chain)):old_state=markov_chain[i-1]new_state=markov_chain[i]transition_counts_matrix[old_state,new_state]+=1我试过用3种不同的方式加快速度:1)使用基于此Matlab代码的稀疏矩阵单行:transi
我有一个字典d1和一个列表l1。字典的键是字符串，值是我自己定义的对象。如果有帮助，我可以更详细地描述对象，但是现在，对象有一个列表属性names，name的一些元素可能会出现也可能不会出现在l1中。我想做的是丢弃字典d1中的任何元素，其中所述元素中对象的name属性不包含任何l1中出现的元素。举个简单的例子:l1=['cat','dog','mouse','horse','elephant','zebra','lion','snake','fly']d1={'1':['dog','mouse','horse','orange','lemon'],'2':['apple','pear'
我知道之前有一些关于使用struct的文件读取，二进制数据处理和整数转换的问题，所以我来这里问一下我有的一段代码，我认为也是很多时间运行。正在读取的文件是一个多channel数据样本记录(短整数)，具有插入的数据间隔(因此嵌套的for语句)。代码如下:#channel_contentisadictionary,channel_content[channel]['nsamples']isastringforrecinxrange(number_of_intervals)):forchannelinchannel_names:channel_content[channel]['record
我做了一些实验，发现很多情况下python的标准random和math库比numpy库更快。我认为有一种趋势是python的标准库对于小规模操作要快10倍左右，而numpy对于大规模(向量)操作要快得多。我的猜测是numpy有一些开销，这在小情况下占主导地位。我的问题是:我的直觉是否正确？对于小型(通常是标量)操作，通常建议使用标准库而不是numpy吗？示例如下。importmathimportrandomimportnumpyasnp对数和指数%timeitmath.log(10)#158ns±6.16nsperloop(mean±std.dev.of7runs,10000000lo
我有一个Excel电子表格，我需要每天将其导入SQLServer。该电子表格将包含大约50列的大约250,000行。我已经使用几乎相同的代码使用openpyxl和xlrd进行了测试。这是我正在使用的代码(减去调试语句):importxlrdimportopenpyxldefUseXlrd(file_name):workbook=xlrd.open_workbook(file_name,on_demand=True)worksheet=workbook.sheet_by_index(0)first_row=[]forcolinrange(worksheet.ncols):first_ro
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭4年前。Improvethisquestion我参与了一个项目，需要提取每分钟节拍(BPM)、速度等歌曲特征。但是，我还没有找到可以准确检测这些特征的合适Python库。有人有什么建议吗？(在Matlab中，我知道一个叫Mirtoolbox的项目，它可以在处理本地mp3文件后给出BPM和速度信息。)
用C编写的Python扩展模块比用纯Python编写的等效程序更快。这些扩展模块与纯C语言编写的程序相比(速度方面)如何？用纯C编写的程序是否比等效的Python扩展模块更快？ 最佳答案 Howdotheseextensionmodulescompare(speedwise)toprogramswritteninpureC?由于Python数据结构->C类型之间的转换，它们稍微慢一些。忽略这种转换，实际C代码的运行速度与常规C函数的运行速度完全相同。AreprogramswritteninpureCevenfasterthanthe
Conclusion:ItseemsthatHDF5isthewaytogoformypurposes.Basically"HDF5isadatamodel,library,andfileformatforstoringandmanagingdata."andisdesignedtohandleincredibleamountsofdata.IthasaPythonmodulecalledpython-tables.(Thelinkisintheanswerbelow)HDF5doesthejobdone1000%betterinsavingtonsandtonsofdata.Read
导入时间长得令人无法接受:frommatplotlibimportpylabasplt-->3.0124739secs这是cProfile的输出，它清楚地表明问题出在afm.py，它是AdobeFontMetrics.的一些接口(interface).Matplotlib版本为1.4.0-Ubuntu14.045994612functioncalls(5992123primitivecalls)in4.702secondsOrderedby:internaltimencallstottimepercallcumtimepercallfilename:lineno(function)18
我正在尝试为我的爪子数据创建一个Matplotlib动画，您可以在其中看到theentirepressureplateovertime上的压力分布(250帧的256x64传感器)。我找到了一个workingexampleonMatplotlib'sownsite并设法让它在我自己的数据上工作。然而，“动画”非常慢，我不知道如何加快速度。这是一个gif动图示例JoeKingtonmadeinanotheranswer，这是关于它显示的速度。考虑到测量是在125Hz下完成的，这使得测量看起来非常慢。如果它以30-60fps的速度运行，它可以在4或8秒内运行，而不是目前的20+。我不介意使用
