我正在尝试创建随机行并选择其中的一些,这真的很少见。我的代码相当简单,但是为了得到一些我可以使用的东西,我需要创建非常大的向量(例如:<100000000 x 1,跟踪我代码中的变量)。有没有办法创建更大的向量,并减少所有这些计算所需的时间?
我的代码是
%Initial line values
tracks=input('Give me the number of muon tracks: ');
width=1e-4;
height=2e-4;
Ystart=15.*ones(tracks,1);
Xstart=-40+80.*rand(tracks,1);
%X
我试图将所有的数字加起来得到一个范围,所有的数字都到相同的范围。
我使用的是python:
limit = 10
sums = []
for x in range(1,limit+1):
for y in range(1,limit+1):
sums.append(x+y)
但是,由于存在嵌套循环,因此这种方法工作得很好,如果限制太大,则需要大量时间来计算和。
有没有办法在没有嵌套循环的情况下做到这一点?
(这只是我为解决ProjectEuler问题而需要做的事情的简化。它涉及到获取所有富足数字的总和。)
我试图一次显示N个项目中的一大堆项目。我需要将项目分块,因为标记必须是表格/网格的(每组N个项目有一行,然后每个项目有一列)。下面是一个简化的尝试:
app.filter('inGroupsOf', function () {
return function (input, groupSize) {
if (!input) {
return [];
}
var result = [];
for (var index = 0; index < input.length; inde
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
我有一个由0和1组成的numpy数组(512x512)。我想要计算1的形状的 (它们都连接在数组中间的一个圆形斑点中)。
for i in xrange(len(array[:,0])):
for j in xrange(len(array[0,:])):
if array[i,j] == 1:
x_center += i
y_center += j
count = (aorta == 1).sum()
x_center /= count
y_center /= count
有没有办法加速我上面的计算呢?我可以使用num
我想用python做一个三维矩阵,但是它的最后一个参数应该是ri,它是其他向量的长度(对于每个i,它们是不同的),有没有办法有一个这样的矩阵或列表?
beta= [[[0 for col in range(Time)]for row in range(Nodes)] for x in range(r[i])]
此代码工程,使3d矩阵,但我应该给它所有的参数。
Python中静态嵌套块的数量限制为20个。也就是说,嵌套19个for循环就可以了(虽然太耗时了;O(n^19)太疯狂了),但嵌套20个循环将失败,并显示:
SyntaxError: too many statically nested blocks
有这样一个限制的潜在原因是什么?有没有办法提高限制?
我是python的新手,正在构建一个“只是为了好玩”的排序器。我很好奇,决定给它计时,并将其与list.sort()进行比较。对于一个包含10,000个数字的随机列表,我的程序需要50-70秒。list.sort()需要0.015秒。搜索只返回list.sort()的结果而不是排序的结果list.sort()怎么会这么高效呢?程序是这样的:
import time
import random
ct=0
while ct<5:
List=[]
count =0
while count< 10000:#builds a random list
我是PySpark的新手,我正在尝试理解如何在PySpark中编写多个嵌套的for循环,我检查了一些现有的问题,但没有解决我的问题。任何帮助我们都将不胜感激。 FB是一个包含200列和06行的pyspark RDD,而delay是在上一步中计算的值的列表。如果需要的话,我会提供的。 s2=[ ['0' for col in range(100)] for row in range(100)]
for u in log_progress (range(100)):
for v in log_progress (range(100)):
我写了一段非常好的python代码,它将遍历整个列表中的名称或单词等内容,然后过滤一些内容,然后保存它们,但我遇到了一个很大的问题,那就是速度,我试图通过做一些事情来解决这个问题,但这并没有什么不同。那么有没有办法提高这个程序的速度呢?
#!/usr/bin/env python 2.7.12
#
#
#
from os import system
from time import sleep
from os import path
from sys import exit
def Main():
global wordlist,Name
system('cle
我为Goldbach猜想做了一个python代码。问题是我的输出是这样的
Enter the lower limit: 8
Enter the Upper limit: 10
8 = 3 + 5
10 = 3 + 7
10 = 5 + 5
我想让我的输出看起来像
8 = 3 + 5
10 = 3 + 7 = 5 + 5
有没有办法把它格式化成这样?
我只发布for循环:
for n in range (lo_limit, up_limit + 1): #lo_limit and up_limit is what you input
if (n % 2 == 0):
for a in
我使用python将文本文件中句子中的单词转换为列表中的单个标记,以便统计单词频率。我在将不同的句子转换成一个列表时遇到了麻烦。下面是我要做的:
f = open('music.txt', 'r')
sent = [word.lower().split() for word in f]
这给我提供了以下列表:
[['party', 'rock', 'is', 'in', 'the', 'house', 'tonight'],
['everyb
我正在尝试使用python使用shift-invert模式来计算复杂网络(有10000个节点)的拉普拉斯矩阵的第二小特征值,代码如下:
import numpy as np
import networkx as nx
from scipy import sparse
G = nx.watts_strogatz_graph(10000,4,0.1)
degree_dict = nx.degree(G)
degree_list = []
for i in degree_dict:
degree_list.append(degree_dict[i])
lap_matrix = sparse.
与Matlab相比,我正在测试Python的速度。我决定转到Python,因为它有许多优点,但我想比较一下速度,看看在这方面有什么不同。
我测试了一些循环以填充1000x1000矩阵,如下所示:
from numpy import *
sizeM = 1000
y = zeros((sizeM,sizeM))
x = 4
tic = time.clock()
for i in range(sizeM):
for j in range(sizeM):
y[i,j] = cos(i*j) + i * sin(x**2);
toc = time.clock()
time
我尝试在内部列表中使用外部列表理解的值:
[ x for x in range(y) for y in range(3) ]
但不幸的是,这引发了一个NameError,因为名称y是未知的(尽管外部列表理解指定了它)。
这是不是Python (尝试过的2.7.3和3.2.3 )的一个限制,或者这是不能工作的一个好理由?
是否有计划摆脱这一限制?
有没有变通的方法(一些不同的语法,我可能没有弄清楚)来实现我想要的东西?
我目前正在做一个使用不同隐私概念的数据集的实验。因此,我正在尝试使用来自和python编程语言的样本数据集来实现其中一种差异隐私机制,即拉普拉斯机制。
让我们假设我们有一个简单的计数查询,我们想知道有多少人赚到了“<=50k”,这是按他们的“职业”分组的。
SELECT
adult.occupation, COUNT(adult.salary_group) As NumofPeople
FROM
adult
WHERE
adult.salary_group = '<=50K'
GROUP BY
adult.occupation, a