我有一个utils.py文件,其中存储了我在主代码中使用的大多数函数。为了安全起见,我在主代码和utils.py中导入了许多常用库,如numpy、pandas等。我知道Python不会重新加载已经加载的模块(除非明确要求reload numpy as np)。但是如果我在utils.py中使用import numpy as np,我需要在主代码文件中再次导入这些库吗?
scipy有一个特殊的函数可以做到这一点。scipy和numpy之间存在着显著的性能差距。我可以通过其他方式在numpy中获得和scipy一样好的性能吗?(假设不允许我使用scipy)。import numpy as np for seed in range(N): L = np.linalg.cholesky(k)
alpha = s
如果我有numpy数组A和B,那么我可以用以下公式计算它们的矩阵乘积的迹:然而,当在跟踪中只使用对角元素时,矩阵乘法A.dot(B)相反,我可以这样做:for i in range(n):但是这在Python代码中执行循环,并且不像numpy.linalg.trace有没有更好的方法来计算numpy数组的矩阵乘积的迹?做这件事最快或最常用的方式是什么?