我正在学习用于数值计算的python多处理,这里是我实现的示例代码,我猜问题应该是对map参数的错误使用。 def pow(a):
c = np.zeros(a.size)
for i in range(a.size):
c[i] = a[i] ** a[i]
return c
if __name__=='__main__':
n = int(1e6)
data = np.random.sample(n)
pool = mp.Pool(processes=8)
results = po
我有一个巨大的数据集,包含了大约1000个不同的实体。每个实体的ID在1到1000之间,并且没有缺少ID。由于dataset有超过100万行,所以我希望获得一个子集,其中包含10个随机观察,供每个实体进行一些分析。
下面的代码可以做到这一点,但是它看起来很麻烦,性能也很差。
library(dplyr) # sample_n is a dplyr function
samples <- sample_n(dataset[dataset$Entity == 1, ], 10)
for (x in 2:1000) {
samples <- rbind(samples, sample
下面是用cuDF编写的python代码,以加速这个过程。但与我的4核心本地机器cpu相比,我没有看到任何速度上的差异。GPU配置为4 x NVIDIA Tesla T4
def arima(train):
h = []
for each in train:
model = pm.auto_arima(np.array(ast.literal_eval(each)))
p = model.predict(1).item(0)
h.append(p)
return h
for t_df in pd.read_csv(
我有两个数据框架:一个是所有数据(称为“数据”),另一个是每个观测站开始和结束的纬度和经度(称为“信息”),我试图获得一个数据框架,在每个观测站旁边都有纬度和经度,这是我在python中的代码:
for i in range(0,15557580):
for j in range(0,542):
if data.year[i] == '2018' and data.station[i]==info.station[j]:
data.latitude[i] = info.latitude[j]
data
我需要从外部表中更新CRM数据。一切都很好但速度很慢。这是我的密码:
static void Main(string[] args)
{
var dbClient = new CollectionEntities(); //Get database Entities
using(var xrm = new XrmServiceContext("Xrm"); // Get CRM Entities
{
foreach (var row in dbClient.Client) //Reading rows from database
{
var c = (from a in