最初range和xrange都生成可以用for循环迭代的数字，然而在python2和3里实现方式并不完全一致，下面着重讲讲python3的range()函数for循环用法。...1、函数语法 range(start, stop, [step]) 2、参数说明 start: 可选参数，计数从 start 开始。默认是从 0 开始。...例如：range(0， 5) 等价于 range(0, 5, 1) 3、在python3.8下>>> print(list(range(5))) #从0开始，有5为正整数，到5结束，不包括5；步长=step.../home/xgj/Desktop/cy.py r u n o o b xgj@xgj-PC:~$ 注意：以上为正整数，升序的顺序 示例：假设：12月31日，离新年只有10秒print(“The New...以上就是python里range()函数的用法，顺带给大家演示了在python2和python3里的不同。好啦~如果想要了解更详细的实用教程，可以点击查看PyThon学习网视频教程。
在使用一些科学计算的库时，我们会发现他们动不动就十几二十个参数。这些参数太多了，以至于有一些参数我们甚至根本不会修改，但是又不得不添加上去。...if f: s = s ** 2 if not g: return s else: return s / 2 calc(1, 2, 3, 4) 在调用的时候...现在问题来了，你调用的是别人已经定义好的函数，假设它有7个参数，但是你只需要修改第3，4个参数。而第一个参数始终固定是1，第二个参数始终是2，此时有没有什么简单的写法呢？...这个时候就可以使用Python的 partial函数了。...例如： simple_calc = partial(calc, 1, f='test', g=True) 此时就指定了第1个参数为1，名为f的参数的值为test，名为g的参数的值为True。
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2、apply 向量化还允许对列应用自定义函数。...向量化的好处 在Pandas中向量化提供了几个好处: 效率:操作针对性能进行了优化，并且比传统的基于循环的操作快得多，特别是在大型数据集上。...传统的基于循环的处理 在许多编程场景中，可能需要对数据元素集合执行相同的操作，例如逐个添加两个数组或对数组的每个元素应用数学函数。一般都会使用循环一次迭代一个元素并执行操作。...向量化加速代码的原理 向量化为加快代码速度提供了几个优势: 减少循环开销:在传统循环中，存在与管理循环索引和检查循环条件相关的开销。通过向量化，可以消除这些开销，因为这些操作应用于整个数组。...所以无论是在处理基本算术、自定义函数还是条件操作，利用向量化都可以极大地改进数据分析工作流。
上一篇分享了一个从时间处理上的加速方法「使用 Datetime 提速 50 倍运行速度！」，本篇分享一个更常用的加速骚操作。 for是所有编程语言的基础语法，初学者为了快速实现功能，依懒性较强。...nametuple是Python的collections模块中的一种数据结构，其行为类似于Python元组，但具有可通过属性查找访问的字段。...但是在这种情况下，传递的lambda不是可以在Cython中处理的东西，因此它在Python中调用并不是那么快。 如果我们使用apply()方法获取10年的小时数据，那么将需要大约15分钟的处理时间。...在执行此操作之前，如果将date_time列设置为DataFrame的索引，会更方便： # 将date_time列设置为DataFrame的索引 df.set_index('date_time', inplace...上面的方法完全取代了我们最开始自定义的函数apply_tariff()，代码大大减少，同时速度起飞。
那么，我们如何加速这些循环代码？ 在 Python 中使用一些 Cython 加速循环 ? 让我们用一个简单的例子来分析这个问题。...Cython 将帮助我们加速循环。 Cython 语言是 Python 的超集，它包含两种对象： Python 对象是我们在常规 Python 中操作的对象，如数字、字符串、列表、类实例......然后，我们可以将矩形列表存储在这种结构的 C 数组中，并将这个数组传递给我们的 check_rectangle 函数。...此函数现在接受一个 C 数组作为输入，因此通过 cdef 关键字而不是 def 将其定义为 Cython 函数（请注意，cdef 也用于定义 Cython C 对象）。...但是，spaCy 做的远不止这些，它使我们能够访问文档和词汇表的完全覆盖的 C 结构，我们可以在 Cython 循环中使用这些结构，而不必自定义结构。
那么，我们如何加速这些循环代码？ 在 Python 中使用一些 Cython 加速循环 让我们用一个简单的例子来分析这个问题。...Cython 将帮助我们加速循环。 Cython 语言是 Python 的超集，它包含两种对象： Python 对象是我们在常规 Python 中操作的对象，如数字、字符串、列表、类实例......然后，我们可以将矩形列表存储在这种结构的 C 数组中，并将这个数组传递给我们的 check_rectangle 函数。...此函数现在接受一个 C 数组作为输入，因此通过 cdef 关键字而不是 def 将其定义为 Cython 函数（请注意，cdef 也用于定义 Cython C 对象）。...但是，spaCy 做的远不止这些，它使我们能够访问文档和词汇表的完全覆盖的 C 结构，我们可以在 Cython 循环中使用这些结构，而不必自定义结构。
numba是一款可以将python函数编译为机器代码的JIT编译器，经过numba编译的python代码（仅限数组运算），其运行速度可以接近C或FORTRAN语言。...nopython的名字会有点歧义，我们可以理解为不使用很慢的Python，强制进入图 Python解释器工作原理中右侧部分。...实践上，一般推荐将代码中计算密集的部分作为单独的函数提出来，并使用nopython方式优化，这样可以保证我们能使用到Numba的加速功能。...其余部分还是使用Python原生代码，在计算加速的前提下，避免过长的编译时间。（有关编译时间的问题下节将会介绍。）Numba可以与NumPy紧密结合，两者一起，常常能够得到近乎C语言的速度。...尽管Numba不能直接优化pandas，但是我们可以将pandas中处理数据的for循环作为单独的函数提出来，再使用Numba加速。
2 numba适合科学计算 numpy是为面向numpy数组的计算任务而设计的。 在面向数组的计算任务中，数据并行性对于像GPU这样的加速器是很自然的。...Numba了解NumPy数组类型，并使用它们生成高效的编译代码，用于在GPU或多核CPU上执行。特殊装饰器还可以创建函数，像numpy函数那样在numpy数组上广播。 什么情况下使用numba呢？...这些异常通常表示函数中需要修改的位置，以实现优于Python的性能。强烈建议您始终使用nopython = True。...加速下，代码执行时间为3.63微秒/循环。...不经过numba加速，代码执行时间为136微秒/循环，两者相比，前者快了40倍。
和delayed方法即可，使用起来非常简单方便，下面我们直接以一个小例子来演示： joblib实现并行运算的思想是将一组通过循环产生的串行计算子任务，以多进程或多线程的方式进行调度，而我们针对自定义的运算任务需要做的仅仅是将它们封装为函数的形式即可...()设置相关参数后，衔接循环创建子任务的列表推导过程，其中利用delayed()包裹自定义任务函数，再衔接()传递任务函数所需的参数即可，其中n_jobs参数用于设置并行任务同时执行的worker数量，...，若你不希望全部CPU资源均被并行任务占用，则可以设置更小的负数来保留适当的空闲核心，譬如设置为-2则开启全部核心-1个核心，设置为-3则开启全部核心-2个核心 譬如下面的例子，在我这台逻辑核心数为8的机器上...，保留两个核心进行并行计算： 关于并行方式的选择上，由于Python中多线程时全局解释器锁的限制，如果你的任务是计算密集型，则推荐使用默认的多进程方式加速，如果你的任务是IO密集型譬如文件读写、网络请求等...，则多线程是更好的方式且可以将n_jobs设置的很大，举个简单的例子，可以看到，通过多线程并行，我们在5秒的时间里完成了1000次请求，远快于单线程17秒请求100次的成绩（此例仅供参考，大家在学习尝试时请不要过于频繁访问他人的网站
JAX使用XLA编译器基础结构，来为子程序生成最有利于加速的优化代码，这些优化子程序可以由任意Python调用和编排； 由于JAX与Autograd完全兼容，它允许Python函数的正、反向模式（forward...此“神器”在Reddit上引发了热烈的讨论，网友纷纷为它叫好： ? 我的天，“可微分的numpy”实在是太棒了！...现有的原语不仅包括数组级别的数字内核，包括Numpy函数和其他函数，它们允许用户通过保留PSC属性将控制流分段到编译后的计算中。...从广义上讲，JAX可以被看作是一个系统，它将XLA编程模型提升到Python中，并支持使用可加速的子程序，同时仍然允许动态编排。...谷歌编写了一个单独的随机梯度下降(SGD)更新步骤，并从一个纯Python循环中调用它，结果如表2所示。 作为参考，谷歌在TensorFlow中实现了相同的算法，并在类似的Python循环中调用它。
加速Python循环 Numba最基本的用途是加速那些可怕的Python for循环。 首先，如果在Python代码中使用循环，首先检查是否可以用numpy函数替换它总是一个好主意。...当然，在某些情况下numpy没有您想要的功能。 在我们的第一个例子中，我们将用Python为插入排序算法编写一个函数。该函数将接受一个未排序的列表作为输入，并返回排序后的列表作为输出。...众所周知，Python循环很慢。更糟糕的是，在我们的例子中，for循环中有一个while循环。另外,因为我们的排序算法是O (n²),当我们添加更多的项目列表,我们的运行时增加成平方!...这就是为什么在可能的情况下，用Numpy替换纯Python代码通常会提高性能。 上面的代码在我的PC上组合数组的平均运行时间为0.002288秒。...上面的代码在我的PC上组合数组的平均运行时间为0.001196秒——大约是2倍的加速。添加一行代码也不错! 它总是这么快吗？
@vectorize 装饰器 在 GPU 上运行函数 扩展阅读 参考 注意： 这篇文章的 Jupyter Notebook 代码在我的 Github 上：SpeedUpYourAlgorithms-Numba...它由 Anaconda 公司赞助，并得到了许多其他组织的支持。 在 Numba 的帮助下，您可以加速所有计算负载比较大的 python 函数（例如循环）。它还支持 numpy 库！...所以，您也可以在您的计算中使用 numpy，并加快整体计算，因为 python 中的循环非常慢。 您还可以使用 python 标准库中的 math 库的许多函数，如 sqrt 等。...，该装饰器使 target 参数为 parallel 时用于并行化代码，为 cuda 时用于在 cudaGPU 上运行代码。...这个视频讲述了一个用 Numba 加速用于计算流体动力学的Navier Stokes方程的例子： 6. 在GPU上运行函数 ?
、GPU 和自定义加速器（例如谷歌的 TPU）。...该图中的许多操作可以融合到单个元素的循环（single element-wise loop）中。例如，考虑将偏差向量（bias vector）的单个元素添加到来自 matmul 函数结果的单个元素中。...我们不需要为 matmul、add 和 ReLU 创建内存中的中间数组。...在内部基准（internal benchmark）测试中，相比于没有 XLA 的 TensorFlow，XLA 显示了在 Nvidia GPU 上高达 50％的加速。...谷歌使用此机制利用 XLA 配置 TPU。 结论与展望 XLA 仍处于发展的早期阶段。在一些使用案例中，它显示出非常有希望的结果，很显然，TensorFlow 未来可以从这项技术中得到更多益处。
的数组 print('# python求和函数') %timeit sum(a) print('# 没加速的for循环求和函数') %timeit py_sum(a) print('# numba加速的...GPU 上实现 Numpy 数组的库。...在新版的pandas中，提供了一个更快的itertuples函数，如下可以看到速度快了几十倍。...x: "%.2f" % x) 4.3 聚合函数agg优化 对于某列将进行聚合后，使用内置的函数比自定义函数效率更高，如下示例速度加速3倍 %timeit df.groupby("x")['a']...编译器，在一些计算量大的程序中，可以Cython来实现相当大的加速。
在 24式加速你的Python中介绍对循环的加速方法中，一个办法就是采用 Numba 加速，刚好最近看到一篇文章介绍了利用 Numba 加速 Python ，文章主要介绍了两个例子，也是 Numba 的两大作用...一种常用解决方法，就是用如 C++ 改写代码，然后用 Python 进行封装，这样既可以实现 C++ 的运行速度又可以保持在主要应用中采用 Python 的方便。...加速 Python 循环 Numba 的最基础应用就是加速 Python 中的循环操作。 首先，如果你想使用循环操作，你先考虑是否可以采用 Numpy 中的函数替代，有些情况，可能没有可以替代的函数。...target ，它有以下三个可选数值，表示如何运行函数： cpu：运行在单线程的 CPU 上 parallel：运行在多核、多线程的 CPU cuda：运行在 GPU 上 parallel 选项在大部分情况是快过...小结 numba 在以下情况下可以更好发挥它提升速度的作用： Python 代码运行速度慢于 C代码的地方，典型的就是循环操作 在同个地方重复使用同个操作的情况，比如对许多元素进行同个操作，即 numpy
Python 速度的方法技巧，这次要介绍的是用 Numba 库进行加速比较耗时的循环操作以及 Numpy 操作。...在 24式加速你的Python中介绍对循环的加速方法中，一个办法就是采用 Numba 加速，刚好最近看到一篇文章介绍了利用 Numba 加速 Python ，文章主要介绍了两个例子，也是 Numba 的两大作用...一种常用解决方法，就是用如 C++ 改写代码，然后用 Python 进行封装，这样既可以实现 C++ 的运行速度又可以保持在主要应用中采用 Python 的方便。...加速 Python 循环 Numba 的最基础应用就是加速 Python 中的循环操作。 首先，如果你想使用循环操作，你先考虑是否可以采用 Numpy 中的函数替代，有些情况，可能没有可以替代的函数。...target ，它有以下三个可选数值，表示如何运行函数： cpu：运行在单线程的 CPU 上 parallel：运行在多核、多线程的 CPU cuda：运行在 GPU 上 parallel 选项在大部分情况是快过
由于 Python 是顶层高级语言，它的缺点就是运行速度慢，但是这丝毫不影响 Python 的普及。如今，在 GPU 加速的前提下，Python 的运行速度已经很快了。...我们用一个例子来比较说明 for 循环和矩阵运算各自的时间差异性。 ? 输出结果为： ?...输出数组的 shape 是输入数组 shape 的各个轴上的最大值。 如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者其长度为 1 时，这个数组能够用来计算，否则出错。...当输入数组的某个轴的长度为 1 时，沿着此轴运算时都用此轴上的第一组值。 如果觉得上面几条机制比较晦涩难懂，没关系。...这也正是 Python 强大的地方，能够帮我们省很多事。 值得一提的是，在 Python 程序中为了保证矩阵运算正确，可以使用 reshape 函数设定矩阵为所需的维度。这是一个很好且有用的习惯。
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