我过去主要使用Fortran,但最近我开始使用python和Numpy作为深度学习应用程序。
但是,在python中计算双for循环比在Fortran中要慢得多。我已经知道Fortran最初的计算速度很快,但我想知道我的python代码是否有什么问题。下面是我使用的代码:
for it in range(nt):
if it%20 == 1:
print(it,'//',nt)
itimenum4 = "%.4i" %(it)
ppsix2[:,:]=0.; ppsiz2[:,:]=0.
apsix2[
我正在编写一个加密文件的程序,但是速度是惊人的,每1MiB块运行1.5s。有什么办法能让我加快速度吗?
我使用Python3.x,当前的加密方法在加密之前将传递给base64的数据进行转换。每个文件(目前)被拆分为1MiB块,并写入这些块中的目标目录。self.ep引用未加密目录,self.sp_bp引用每个加密目录保存到的文件夹。mdata是包含元数据的字典。我尝试增加块大小,但效果不大,并且添加了write=True位,以防止在相同块上写入块,以解决问题。
for fn in files:
print("File: {}".format(fn))
fp =
简单地在python和C++中运行一个近乎空的for循环(如下所示),速度是非常不同的,python慢了一百多倍。
a = 0
for i in xrange(large_const):
a += 1
int a = 0;
for (int i = 0; i < large_const; i++)
a += 1;
另外,我能做些什么来优化python的速度呢?
(另外:在这个问题的第一个版本中,我在这里做了一个糟糕的例子,我并不是说a=1,以便C/C++编译器可以优化它,我的意思是循环本身消耗了大量的资源(也许我应该使用a+=1作为例子)。我所说的如何优化的意思是,如果for循环
好吧,希望有人能帮我解决这个问题,因为我现在很困惑。
我正在开发一款python游戏,它使用摄像头作为主控制器。要玩这个游戏,你只需移动一个简单的灯光,它就可以控制游戏。
到目前为止,我已经成功地将相机图像放到了表面上,并将其显示在屏幕上。但是,当涉及到寻找光线时,程序就慢得像爬虫一样。
我的第一次尝试使用了surface.get_at(x,y)函数(这不是实际的代码,这是一个示例):
maxL = 0
point = (0,0)
mysurface = get_cameraImg()
for i in range(mysurface.get_width()):
for j in ra
我使用带有DevContainer扩展的VS代码在Docker容器中运行。
它工作得很好,但是每次VS代码更新或Dockerfile和我必须重新构建容器时,都需要几分钟的时间才能在容器中安装我需要的扩展。
[218513 ms] Start: Run in container: cd /root/.vscode-server/bin/e5a624b788d92b8d34d1392e4c4d9789406efe8f; export VSCODE_AGENT_FOLDER=/root/.vscode-server; /root/.vscode-server/bin/e5a624b788d92b8d
假设我们有a,b,c,三个相同维数的数组,我们需要根据a,b,c的每一列进行计算。
示例如下:
import numpy as np
col = 10
row = 1000000
a = np.random.normal(size=(row, col))
b = np.random.normal(size=(row, col))
c = np.random.normal(size=(row, col))
def my_func(a, b, c):
if a[0] + b[0] + b[-1] > c[0]:
return a * b * c
else
我又有一个关于大循环的问题。
假设我有一个函数
limits
def limits(a,b):
*evaluate integral with upper and lower limits a and b*
return float result
A和b是存储a和b值的简单np.arrays,现在我想要计算300'000^2/2次,因为A和B的长度都是300'000,并且积分是对称的。
在Python语言中,我尝试了像itertools.combinations_with_replacement这样的几种方法来创建A和B的组合,然后将它们放入整数,但这需要大量的时间,并
在熊猫里,你如何循环得更快?我使用了两个循环,第一个循环将遍历日期,第二个循环将遍历符号,所以在每天,我将遍历所有的符号并分析其中的数据。
下面的代码正常工作,但是一旦我添加更多的符号,代码就会变慢。
# self.Price contain multiple symbols
# self.ActiveSymbols contains the string name of the symbol
backtest = pd.concat(self.Price, keys=self.ActiveSymbol,axis=1)
for date in backtest.index:
我试图解一些随机微分方程,带有高斯噪声。我想知道使用噪声矢量是否更好
eta = np.random.normal(size=N)*sqrtdt
q = []
p = []
q.append(1.0)
p.append(1.0)
for i in range(N):
q.append(f(q[i],p[i],eta[i])
p.append(g(q[i],p[i],eta[i])
对于f和g表现良好的函数,或者如果我应该在每次迭代中创建随机数:
q = []
p = []
q.append(1.0)
p.append(1.0)
for i in range(N):
et
正如标题所示,我有一个图像,它的像素坐标我想用一个数学函数来改变。到目前为止,我有以下代码,它可以工作,但由于嵌套的循环非常耗时。你有什么建议使它更快吗?要做到定量,在12 12MPixel图像上完成这个过程大约需要2-2.5分钟。
imgcor = np.zeros(img.shape, dtype=img.dtype)
for f in range(rowc):
for k in range(colc):
offX = k + (f*b*c*(math.sin(math.
我让用户在列表中输入它想要过滤的项目。从那里,它使用以下方式进行过滤:
while knownIssuesCounter != len(newLogFile):
for line in knownIssues:
if line in newLogFile[knownIssuesCounter]:
if line not in issuesFound:
issuesFoundCounter[line]=1
issuesFound.append(line)
我正在尝试使用Pyserial通过串口与设备通信。由于需要不断地发送命令,因此必须将它们放在Python中的while循环中。
我目前正在使用这段代码,并且已经看了一下
while True:
#do some serial sending here
time.sleep(0.2)
这段代码可以工作。然而,发送速度很慢。我试图通过减少sleep间隔来使其更快,但它似乎对CPU的负载有点过大。
简而言之,有没有一种方法可以在保持低CPU资源消耗的同时,永远有效地迭代while循环?
我正在编写一个python程序,将文件逐行复制到一个新文件中。下面是我使用循环逐行复制文件的代码。
然而,由于文件中的行数可能会发生变化,有没有一种方法可以在python中逐行复制文件,而不使用依赖于数字的循环,而是依赖于EOF字符之类的东西来终止循环?
import os
import sys
i = 0
f = open("C:\\Users\\jgr208\\Desktop\\research_12\\sap\\beam_springs.$2k","r")
copy = open("C:\\Users\\jgr208\\Desktop\\rese
有没有可能在我需要的地方暂停/恢复嵌入式python解释器的工作?例如:
C++伪码部分:
main()
{
script = "python_script.py";
...
RunScript(script); //-- python script runs till the command 'stop'
while(true)
{
//... read values from some variables in python-script
//... do some
我搞不懂为什么3D数组的NumPy嵌套循环比Cython慢。我写了一些琐碎的例子。
Python/NumPy版本:
import numpy as np
def my_func(a,b,c):
s=0
for z in xrange(401):
for y in xrange(401):
for x in xrange(401):
if a[z,y,x] == 0 and b[x,y,z] >= 0:
c[z,y,x] = 1
使用python搜索大量文本文件中出现的字符串的“最佳”方法是什么? 据我所知,我们可以使用以下方法: for f in files:
with open("file.txt") as f:
for line in f:
# do stuff Python将文件分块缓存在引擎盖下,因此IO损失远没有乍一看那么严重。如果我最多只能读几个文件,这就是我的选择。 但在文件列表(或os.walk)的情况下,我也可以执行以下操作: for f in files:
with open("file.txt") as f
在python中是否有执行逻辑XOR的首选方法?
例如,如果我有两个变量a和b,并且我想检查至少有一个变量存在,但不同时存在,那么我有两个方法:
方法1(按位运算符):
if bool(a) ^ bool(b):
do x
方法2(布尔运算符):
if (not a and b) or (a and not b):
do x
使用任何一种都有内在的性能好处吗?方法2似乎更“丙酮”,但方法1看起来要干净得多。这个似乎表明,它可能首先取决于a和b的变量类型!
无论哪种方式都有有力的论据吗?
下面是我所做的,我创建了两个过程,一个在函数中,另一个在python文件本身中。python文件本身的运行速度几乎慢了2倍,即使它是完全相同的。为什么?
Bellow是一个例子,它有两个过程,它们只是P元素上的循环
我有以下python文件:
from time import *
P=1000000 #range of the 2 loops
def loop(N):
for k in range(N):
continue
start=time()
loop(P)
stop1=time()
for k in range(P):
我最后的工作计划很简单:
for i in range(start_number, end_number):
page = urlopen(http://targetpage/i.html)
soup = BeautifulSoup(page.read())
link = soup.select('div#link')
tag = soup.select('div#tag')
for l, t in zip(link, tag):
for link_reference in l.find_all('