我正在开发一个Python库，该库对长位字符串执行大量按位运算，我想找到一种可以最大限度提高其速度的位字符串类型。我尝试了内置的Pythonint类型，numpy，bitstring,和bitarray，而且令人惊讶的是，Python整数似乎在按位运算方面胜出。我用谷歌搜索过的所有内容都表明numpy对于这样的矢量化操作应该更快。我以某种方式错误地使用了numpy吗？有没有我可以使用的另一个Python库，它实际上改进了Python的内置int类型？fromtimeitimporttimeitimportrandomsize=10000defint_to_bits(i):result=
魔法命令%timeit非常适合以交互方式测量代码执行时间。但是，我想获得%timeit的结果以便绘制结果。timeit.timeit也允许这样做，但没有%timeit具有的迭代次数的自动缩放和结果的规范化。是否有一个内置函数可以对一段代码进行计时，它还会自动调整它执行的迭代次数，并返回一个规范化的结果？ 最佳答案 魔法%timeit命令提供了一个-o选项:-o:returnaTimeitResultthatcanbestoredinavariabletoinspecttheresultinmoredetails.它仍然会打印结果，但
在使用numpy时，我经常发现这种区别很烦人-当我从矩阵中提取一个向量或一行，然后使用np.array执行操作时，通常会出现问题。为了减少麻烦，为了简单起见，我有时只使用np.matrix(将所有np.arrays转换为np.matrix)。但是，我怀疑会有一些性能影响。任何人都可以评论这些可能是什么以及原因吗？看起来如果它们都只是引擎盖下的数组，那么元素访问只是一个获取值的偏移量计算，所以如果不通读整个源代码我不确定可能有什么区别。更具体地说，这对性能有什么影响:v=np.matrix([1,2,3,4])#versusthebeloww=np.array([1,2,3,4])谢谢
下面的代码表明pandas可能比numpy慢得多，至少在函数clip()的特定情况下是这样。令人惊讶的是，从pandas到numpy再回到pandas的往返，同时在numpy中执行计算，仍然比在pandas中快得多。pandas的功能不应该用这种迂回的方式实现吗？In[49]:arr=np.random.randn(1000,1000)In[50]:df=pd.DataFrame(arr)In[51]:%timeitnp.clip(arr,0,None)100loops,bestof3:8.18msperloopIn[52]:%timeitdf.clip_lower(0)1loops,
我有一个普通无聊的未排序数字列表。从该列表中，我需要在排序后取出前k个元素。问题是，如果列表相当长而k相当小，则对整个列表进行排序似乎是一种浪费。我为此想出了一个算法解决方案，但需要我编写自己的排序实现，我的问题是:有没有办法使用已经在python中实现的东西获得相同的效率？更新:澄清一下，我知道这会给出我需要的答案:sorted(boring_list)[:n]但我关心的是效率:我不需要为此对整个列表进行排序。 最佳答案 您可以使用heapq模块，特别是它的nlargest或nsmallest功能。或者只构建堆并调用heappop
如何获取pandas系列中出现次数最多的项目？考虑系列ss=pd.Series("153335218102333".split()).astype(int)返回值应该是3 最佳答案 你可以只使用pd.Series.mode并提取第一个值:res=s.mode().iloc[0]这不一定是低效的。与往常一样，使用您的数据进行测试，看看什么适合。importnumpyasnp,pandasaspdfromscipy.stats.mstatsimportmodefromcollectionsimportCounternp.random.s
首先让我说我对python几乎一无所知，但必须用三种不同的语言编写程序(已经用java和c++完成)。我需要能够对某个方法的执行计时一定次数，然后打印总执行时间所花费的时间。即我有函数A(即performSearch(arrayTest)，其中arrayTest是已知大小的数组)。A被执行了10次我需要计算从执行A之前到执行A之后所花费的时间。 最佳答案 您可以阅读如何使用timeithere.假设您在同一个文件中有一个名为performSearch的函数，您从下面运行的timeit将起作用。importtimeitdefperfo
我正在调用AJAX并在其中传递变量pub，它可以是1或0。作为初学者，我想双重确定传入的变量类型。我知道我可以轻松转换为int()问题实际上不在于AJAX结果，而是它导致了这个问题。我的代码:ifpub==1orpub=='1':#executefuncA()但上面的内容对我来说不是那么pythonic所以我尝试了:ifpubin[1,'1']:#executefuncA()以上哪个代码在以下方面更好:性能(速度)。最佳实践。内存使用情况。 最佳答案 性能:更好timeit.timeit("pub='1';pub==1orpub==
在Python2.7中保存/加载大型列表的最快方法是什么？如果有人问过这个问题，我深表歉意，我在搜索时找不到这个确切问题的答案...更具体地说，我正在测试模拟某些东西的方法，我需要将我测试的每种方法的结果与精确解进行比较。我有一个Python脚本，它生成代表精确解决方案的值列表，我不想每次运行新模拟时都重新计算它。因此，我想将它保存在某处并加载解决方案，而不是每次我想查看我的模拟结果有多好时都重新计算它。我也不需要保存的文件是人类可读的。我只需要能够用Python加载它。 最佳答案 使用np.load和tolist比任何其他解决方案
TLDR:在cython中，为什么(或何时？)遍历numpy数组比遍历python列表更快？一般来说:我以前使用过Cython，并且能够比naivepythonimpl获得巨大的速度提升'，然而，弄清楚到底需要做什么似乎并不简单。考虑以下3个sum()函数的实现。它们驻留在一个名为“cy”的cython文件中(显然，有np.sum()，但这不是我的观点..)朴素的python:defsum_naive(A):s=0forainA:s+=areturns带有期望python列表的函数的Cython:defsum_list(A):cdefunsignedlongs=0forainA:s+=
