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Python 实现并行计算

暂且不论程序的执行速度是否是开发者追求的唯一目标(有意对此进行争论的,请参阅人民邮电出版社出版的《编程的原则》一书),单就提升 Python 计算速度而言,并行计算是一个重要的选项。...---- Python 非常适合训练机器学习模型、进行数值计算、以及快速开发验证性的模型等。使用 Python ,所需要的辅助工具和也依赖项都很少。...本文汇总了一些 Python 代码实现并行计算的常见方法,包括: 基于进程的并行计算 使用专用库实现并行计算 IPython 中的并行计算 第三方库 Ray 实现并行计算 对于每种实现并行计算的技术...这是因为进程之间必须通过进程间通信机制实现通信,这些计算开销,对于比较小的计算任务而言,并行计算通常比 Python 编写的普通程序所执行的串行计算更慢。...装饰器 @ray.remote 装饰一个普通的 Python 函数,从而实现创建一个 Ray 任务。这个操作可以在笔记本电脑 CPU 核之间(或 Ray 集群)实现任务调度。

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浅谈Python计算文本BLEU分数

如何使用Python中的NLTK库来计算句子和文章的BLEU分数。 如何用一系列的小例子来直观地感受候选文本和参考文本之间的差异是如何影响最终的BLEU分数。 让我们开始吧。...[A-Gentle-Introduction-to-Calculating-the-BLEU-Score-for-Text-in-Python.jpg] 浅谈Python计算文本BLEU分数 照片由Bernard...计算BLEU分数 Python自然语言工具包库(NLTK)提供了BLEU评分的实现,你可以使用它来评估生成的文本,通过与参考文本对比。...0.0301973834223185 你可以继续这些例子来进行其他试验。 BLEU包含的数学知识非常简单,我也鼓励你阅读这篇论文,并在自己电子表格程序中探索计算语句评估分数的方法。...具体来说,你学到了: BLEU评分的简单入门介绍,并直观地感受到到底是什么正在被计算。 如何使用Python中的NLTK库来计算语句和文章的BLEU分数。

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Python计算圆周率 π

目录 一、圆周率的历史发展 1、中国 2、印度 3、欧洲 二、python计算圆周率 ---- A货:什么!...★ 韦达阿基米德的方法,算出3.1415926535<π<3.1415926537。他是第一个以无限乘积叙述圆周率的人。...二、python计算圆周率π 【方法】蒙特卡洛法 【程序设计思路】使用python random库随机生成点,落在正方形内,计算正方形内的圆内落点与正方形内落点之比,近似为面积之比,随机数越随机,数量越大越准确...【软件环境】python 3.6(本程序可兼容python 2.x) 【代码】 from random import random from time import perf_counter def...先导入顶部的包,怎么导包看这里:https://blog.csdn.net/weixin_39032019/article/details/116934759 2、本文使用的random 和 time库为python

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答粉丝问|python计算时间间隔

序言 如图1.1中关于如何用python计算两个时间(年月日)相隔多少天,简单了解一下接下来的几种解法。 ?...图1.1 问题 代码内容简介 首先,先用简单的方法,那就是引用python第三方库中的功能直接计算出结果。引用datetime库。...split(".")) a =datetime(d,e,f) - datetime(a,b,c) print(a) 这里直接从datetime库引出timedelta功能,timedelta主要是用于计算时间跨度...,这里主要涉及一个对该年是平年还是闰年的判断,这个在后面也会一直的。...图2.2 运行结果 总结 python解决问题一定先找能不能直接用到第三方库,如果不能用第三方库那就只能用自己的方法解决。但是第三方库一定会方便得多。

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Python计算两个矩阵相加

我们在高数、线性代数等课上都学习了怎么计算两个矩阵相加,那Python如何计算 1 问题 如何用python计算两个矩阵相加。...2 方法 为了计算两个矩阵相加,我们创建一个新的矩阵,使用 for 迭代并取出 X 和 Y 矩阵中对应位置的值,相加后放到新矩阵的对应位置中。...在这个 python 程序中,我们有两个矩阵作为 A 和 B 。让我们检查矩阵顺序,并将矩阵存储在变量中。我们必须将和矩阵初始化为元素为零。...for求矩阵中每个元素的和, python 加到矩阵中。显示输出矩阵。 通过实验、实践等证明提出的方法是有效的,是能够解决两个矩阵相加的问题的。...,提出了创建一个新的矩阵然后使用for循环的方法,通过本次实验,证明该方法是有效的,本文的方法有一些不足或考虑不周的地方,未来可以继续研究还有没有其他的方法能更简便的方法或者更多不同的方法来计算两个矩阵的和

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Python科学计算NumPy快速处理数据

Python科学计算NumPy快速处理数据 Python中一个非常重要的第三方库就是NumPy。 它不仅是Python中使用最多的第三方库,而且还是SciPy、Pandas等数据科学的基础库。...实际上,标准的Python中,列表list保存数组的数值。由于列表中的元素可以是任意的对象,所以列表中list保存的是对象的指针。...这样如果我要保存一个简单的数组[0,1,2],就需要有3个指针和3个整数的对象,这样对于Python来说是非常不经济的,浪费了内存和计算时间。...使用NumPy让你的Python科学计算更高效 为什么要用NumPy数组结构而不是Python本身的列表list?...比如想知道每个人的语文成绩,就可以chineses = peoples[:][‘chinese’],当然NumPy中还有一些自带的数学运算,比如计算平均值使用np.mean。

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Python 开发实用程序 – 计算

做完后,我又想到,python 既然可以轻易的完成任何的数学计算,何不用 python 开发一个小程序专门用以计算呢? 今天就让我们走进计算器的世界, python 来编写一个可以计算器。...废话不多说,先来看看整体效果 编写思路 用户可以通过鼠标或键盘来输入或删除数字或符号,按下等号便可计算。 本教程借助 python 的 pygame 库来实现程序。...如何计算 对于其他的语言来说,计算是个大大的问题。但 python 不同,它有个特殊的内置函数,叫做eval。这个只有四个字母的函数,解决了计算器的运算。...我就是自己画图板画的: ?...,其实不仅仅是计算器,你还可以 pygame 来做出任意一个程序,只要肯花费些时间,还可以 pygame 写出一个简易的系统。

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Python进行实时计算——PyFlink快速入门

而且,更重要的是,PyFlink还允许您在Flink上使用Python广泛的生态系统的计算功能,从而可以进一步促进其生态系统的开发。换句话说,这对双方都是双赢。...简而言之,PyFlink的主要目标如下: 使所有Flink功能对Python用户可用。 在Flink上运行Python的分析和计算功能,以提高Python解决大数据问题的能力。...最简单但最好的方法是提供一层Python API,并重用现有的计算引擎。 那么,我们应该为Flink提供哪些Python API?...在Flink上运行Python的分析和计算功能 上一节介绍了如何使Flink功能可供Python用户使用。本节说明如何在Flink上运行Python函数。...同样,PyFlink的任务是使Flink功能可供Python用户使用,并在Flink上运行Python分析和计算功能。

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【编程经验】Python计算出π的值

所以,我们可以使用这个推出来的公式来计算π。...但此时,π是个未知数,所以我们无法知道周长 所以这个方法行不通,这个博客结束 (纯属娱乐) 我们没有了π就无法精确地计算圆的周长,但我们可以计算多边形的周长,随着多边形的变数越来越多,其形状也就越来越像个圆...有了这个思路,我们打开Notepad++,输入下列Python代码: import math d = 0 #设置直径 edge = 10000 #设置边数 for i in range(round(...edge/2)): d += math.sin(math.radians(i/(edge/360))) print(edge/d) 很快啊,计算结果出来了,通过这6行代码,Python计算出的结果是 3.1415926673989393...此时,我的回答也只能是:边数太少了,如果edge变量值太大的话,Python可能会崩掉 那么就是这样了

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pythonnumpy计算均值,方差,标准差

文章目录 均值(mean) 方差(variance) 标准差(standard deviation) numpy自带一些函数接口,可以用来很方便的计算一组数据的均值(mean),方差(variance...均值(mean) >>> a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) >>> np.mean(a) 5.0 除了np.mean函数,还有np.average函数也可以用来计算mean...>>> np.mean(a) 9.5 方差(variance) >>> np.var(a) 6.666666666666667 >>> np.var(a, ddof=1) 7.5 np.var函数计算方差...注意ddof参数,默认情况下,np.var函数计算方差时,是除以n=len(a),此时ddof=0。我们都知道样本方差来估计总体方差的计算公式是除以n-1,此时ddof=1。...除了np.sqrt外,还有一个专门的std函数,用来计算标准方差: >>> a array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14

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