我正在运行下面的代码,使用多进程通过请求和解析程序更快地运行ticker_list。下面的代码可以工作,但速度非常慢。我不太确定这是不是多进程的正确用法。如果有更有效的方法做到这一点,请让我知道。ticker_list = []
with open('/home/a73nk-xce/Documents/Python/Sh
我需要在对称矩阵上执行i<j类的求和。这相当于对角排除的矩阵上三角形元素上的和。给定A一个对称的N x N数组,最简单的解决方案是np.triu(A,1).sum(),但是我想知道是否存在更快、需要更少内存的方法。看起来(A.sum() - np.diag(A).sum())/2在大型数组上速度更快,但是如何避免从np.diag创建甚至是N x 1
在我所做的计算中,我经常会遇到在(至少)一个列表上求和一些表达式的需要。假设我想在列表L中找到x^2的和。sum([val**2 for val in L])total = 0 total+=val**2
如果我有一个更复杂的表达式求和,这种情况会改变吗?我不关心与创建列表相关的内存问题,但更干净的代码
关于html5 webaudio的问题:可以将多首歌曲合并在一起吗?我有不同的曲目,这些曲目都是使用webaudio同时播放的,但我需要处理音频,所以我需要一个缓冲区中的所有音频,而不是每个曲目都有自己的缓冲区。我尝试通过添加它们的通道数据来合并它们,但我总是得到“未捕获索引:RangeError is out of range”。