我想从下面的代码中删除for循环。在我的用例中,n的值通常要大得多,在200-700的范围内的值并不少见,并且不方便将它们全部列出,并且再添加一个循环只会使效率更低。import numpy as npimgs = np.random.random((16,9,9,n))
transform = np.random.uniform(low=0.0, high
使用Python循环优化运行时的最佳实践是什么?我知道我应该尽可能地避免python循环,但是如果我不能使用任何numpy功能来满足我的需求,我如何才能编写性能仍然很好的循环呢?这里有一个例子:我正在尝试编写一个算法,它接受一个numpy数组,并返回所有第一个元素,其中sum小于值MAX。下面是一个可以解决这个问题的python循环:buff = []
for e
我试图用Python计算逻辑方程的第n个值。使用循环很容易做到这一点:tic = timeit.default_timer()
i = 0while (i < n)在PyPy中这样做可以大大提高性能,正如中的abarnert所建议的那样。我还被建议避免使用NumPy循环,而是使用NumPy数组和向量操作--实际上