规则说明 对数组使用范围索引器并分配给内存或范围类型：Span 上的范围索引器是非复制的 Slice 操作，但对于数组上的范围索引器，将使用方法 GetSubArray 而不是 Slice，这会生成数组所请求部分的副本...如果需要副本，请先将其分配给本地变量，或者添加显式强制转换。 仅在对范围索引器操作的结果使用隐式强制转换时，分析器才会报告。...从显示的选项列表中选择“在数组上使用 AsSpan 而不是基于范围的索引器”。 何时禁止显示警告 如果需要创建副本，则可禁止显示此规则的冲突。 若要禁止显示此警告，只需添加显式强制转换即可。...byte> tmp3 = (ReadOnlyMemory)arr[5..8]; ... } } 相关规则 CA1831:在合适的情况下，为字符串使用 AsSpan 而不是基于范围的索引器...CA1833:使用 AsSpan 或 AsMemory 而不是基于范围的索引器来获取数组的 Span 或 Memory 部分 另请参阅 性能规则
Span 上的范围索引器是非复制的 Slice 操作，但对于字符串中的范围索引器，将使用方法 Substring 而不是 Slice。 这会生成字符串所请求部分的副本。...如果需要副本，请先将其分配给本地变量，或者添加显式强制转换。 仅在对范围索引器操作的结果使用隐式强制转换时，分析器才会报告。...从显示的选项列表中选择“对字符串使用 AsSpan 而不是基于范围的索引器”。 何时禁止显示警告 如果打算创建副本，可禁止显示此规则的冲突。...ReadOnlySpan slice = (ReadOnlySpan)str[1..3]; ... } 相关规则 CA1832:使用 AsSpan 或 AsMemory 而不是基于范围的索引器来获取数组的...ReadOnlySpan 或 ReadOnlyMemory 部分 CA1833:使用 AsSpan 或 AsMemory 而不是基于范围的索引器来获取数组的 Span 或 Memory 部分 另请参阅
Python 如何在时间循环里最优决策？ 时间旅行和平行宇宙 时间旅行引发的悖论 强化学习 策略梯度算法 代码案例 代码 推荐阅读 理论完备： 实战性强： 配套丰富： 如何在时间循环里最优决策？...一些和时间循环有关的电影 例如，时间循环电影开山之作《土拨鼠之日》（Groundhog Day）讲述了男主被困在土拨鼠日（2月2日）这一天，在日复一日的重复中不断调整自己的行为，终于成功追求到心爱的女主角并跳出时间循环...时间旅行的设定要从时间悖论谈起。时间悖论是指由于时间旅行而引发的悖论。下面来看一个时间悖论的例子：我网购了一箱盲盒希望能抽到值钱的限量款。...当然，上述解释并不是非常严格的数学证明。按照强化学习的理论，其理论基础是策略梯度定理，有兴趣的读者可以看《强化学习：原理与Python实战》查阅其定理的内容、证明和解释。...这两套代码都收录在了书籍《强化学习：原理与Python实现》中。 我们来看看基于PyTorch的类VPGAgent的详细实现。
另外，还使用df.iloc [i]['date_time']执行所谓的链式索引，这通常会导致意外的结果。 这种方法的最大问题是计算的时间成本。对于8760行数据，此循环花费了3秒钟。...二、pandas的apply方法 我们可以使用.apply方法而不是.iterrows进一步改进此操作。...在这种情况下，所花费的时间大约是iterrows方法的一半。 但是，这还不是“非常快”。一个原因是apply()将在内部尝试循环遍历Cython迭代器。...但是在这种情况下，传递的lambda不是可以在Cython中处理的东西，因此它在Python中调用并不是那么快。 如果我们使用apply()方法获取10年的小时数据，那么将需要大约15分钟的处理时间。...如果我们有更精细的时间范围，你可能会说这个解决方案是不可扩展的。
为了在For循环上获得最佳性能，我使用提示告诉编译器不要检查索引是否在数组范围内(inbounds宏)，并告诉编译器它在执行迭代的顺序上有额外的自由度(simd宏)。...在将JIT编译（Numba）添加到Python时，基于循环的实现接近于Julia的性能。...性能方面）并不明显，也没有明显的赢家尤其是如果包括了动态添加元素的情况（此处未介绍）； R不是最快的，但是跟Python差不多：R中最慢的实现比最快的实现慢约24倍，而Python的实现是343x（Julia...每当您无法避免在Python或R中循环时，基于元素的循环比基于索引的循环更有效。 细节很重要 我可以在这里停止本文，并写出在Julia中编写高效代码的无缝性。...修改此代码非常简单：a = Int []（而不是a = []）将完成此工作，因为它指定了元素的类型。 最后 从本文涵盖的所有语言来看，Julia显然是编写高效代码的最简单方法。
▍pandas数据的循环操作 仍然基于上面的数据，我们想添加一个新的特征，但这个新的特征是基于一些时间条件的，根据时长（小时）而变化，如下： ?...▍Pandas的 .apply()方法 我们可以使用.apply方法而不是.iterrows进一步改进此操作。...在这种情况下，所花费的时间大约是.iterrows方法的一半。 但是，这还不是“非常快”。一个原因是.apply()将在内部尝试循环遍历Cython迭代器。...处理时间怎么样？比不是Pythonic的循环快315倍，比.iterrows快71倍，比.apply快27倍。 ▍还可以做的更好吗？...例如，如果您有10年的分钟频率耗电量数据，即使你指定格式参数，只需将日期和时间转换为日期时间可能需要20分钟。你真的只想做一次，而不是每次运行你的模型，进行测试或分析。
Word保存的不是纯文本文件，而记事本会自作聪明地在文件开始的地方加上几个特殊字符（UTF-8 BOM）， 结果会导致程序运行出现莫名其妙的错误。...注意：Python的整数没有大小限制，而某些语言的整数根据其存储长度是有大小限制的， 例如Java对32位整数的范围限制在-2147483648-2147483647。...Python的浮点数也没有大小限制，但是超出一定范围就直接表示为inf（无限大）。...，而continue语句可以提前结束本轮循环， 并直接开始下一轮循环。...而list相反： 查找和插入的时间随着元素的增加而增加； 占用空间小，浪费内存很少。 所以，dict是用空间来换取时间的一种方法。
由于典型的迭代循环不会自然地处理大小为零的数组，因此在进入迭代循环之前，必须检查 IterSize 是否大于零。当前仅检查操作数，而不是强制形状。...如果你正在直接通过所有数据，而不是任何具有小缓存友好的临时值数组的内部循环，则最好使用该选项。...该函数的专门版本可以由这个函数计算而不是存储在迭代器结构中。因此，为了获得良好的性能，需要将函数指针保存在变量中，而不是在每次循环迭代中检索。 如果发生错误，则返回 NULL。...如果您正在直接通过所有数据进行传递，而不是对每个内部循环进行小的缓存友好数组的任何操作，则最好使用此选项。...这个函数计算了函数指针的专门版本，而不是将其存储在迭代器结构中。因此，为了获得良好的性能，必须将函数指针保存在变量中，而不是在每次循环迭代中获取它。 如果有错误则返回 NULL。
▼ 阅读本文需要10分钟 ▼ 写在前面的话 01 这篇文章是我总结的python的基础，同时也参考了一些资料，内容不是特别全面，目的是带大家来看看Python里面非常基础的一些东西，想要更详细的了解，...list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。...3, 4, 5] ['hello', 'IT资源君', 1997, 2000] 7 tuple元组 元组与list非常相似，唯一不同点就是tuple元组里面的元素是不可以进行修改的，而list里面是可以修改的...for x in range(10): #表示 0-9 的范围 print(x) 输出结果： Michael Bob Tracy 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 while循环： #...而list相反： 查找和插入的时间随着元素的增加而增加； 占用空间小，浪费内存很少。 所以，dict是用空间来换取时间的一种方法。
迭代 range的使用 Python编程新手喜欢使用range来实现简单的迭代，在迭代器的长度范围内来获取迭代器中的每一个元素： ? 应该牢记：range并不是为了实现序列简单的迭代。...不恰当地使用range的常见理由： 1.需要在循环中使用索引。 这并不是一个合理的理由，可以用以下方式代替使用索引： ? 2.需要同时迭代两个循环，用同一个索引来获取两个值。...在用来迭代序列之外，range的一个重要用法是当你真正想要生成一个数字序列而不是用来生成索引： ? 正确使用列表解析 如果你有像这样的一个循环： ? 你可以使用列表解析来重写： ? 为什么要这么做？...你在循环内部需要一个条件判断。 你只需要把这个条件判断添加到列表解析中去： ? 一个不使用列表解析的合理的理由是你在列表解析里不能使用异常处理。...测试是否为空 如果你要检查一个容器类型（例如：列表，词典，集合）是否为空，只需要简单测试它而不是使用类似检查len(x)>0这样的方法： ?
迭代 range的使用 Python编程新手喜欢使用range来实现简单的迭代，在迭代器的长度范围内来获取迭代器中的每一个元素： 应该牢记：range并不是为了实现序列简单的迭代。...这并不是一个合理的理由，可以用以下方式代替使用索引： 2.需要同时迭代两个循环，用同一个索引来获取两个值。 这种情况下，可以用zip来实现： 3.需要迭代序列的一部分。...在用来迭代序列之外，range的一个重要用法是当你真正想要生成一个数字序列而不是用来生成索引： 正确使用列表解析 如果你有像这样的一个循环： 为什么要这么做？...你在循环内部需要一个条件判断。 你只需要把这个条件判断添加到列表解析中去： 一个不使用列表解析的合理的理由是你在列表解析里不能使用异常处理。...例如，当你想要返回列表中某一元素的索引值： 通常情况下，在Python里None是一个比较好的哨兵值，即使它不是一贯地被Python标准类型使用（例如：str.find [2]） 外作用域 Python
迭代 range的使用 Python编程新手喜欢使用range来实现简单的迭代，在迭代器的长度范围内来获取迭代器中的每一个元素： for i in range(len(alist)): print...需要在循环中使用索引。...需要同时迭代两个循环，用同一个索引来获取两个值。...在用来迭代序列之外，range的一个重要用法是当你真正想要生成一个数字序列而不是用来生成索引： # Print foo(x) for 0<=x<5 for x in range(5): print...应该记住：创建set引入的是一次性开销，创建过程将花费线性时间即使成员检查花费常数时间。因此如果你需要在循环里检查成员，最好先花时间创建set，因为你只需要创建一次。
我还会在需要时导入库，而不是在开始时一次性导入所有库，这样有助于理解。 2.2. 将交叉验证与SHAP值相结合 我们经常使用sklearn的cross_val_score或类似方法自动实现交叉验证。...为了解决这个问题，我们可以将KFold与.split结合使用。 通过循环遍历我们的KFold对象，并使用.split方法，我们可以获取每个折叠的训练和测试索引。...我们通过创建新的循环来完成此操作，获取每个折叠的训练和测试索引，然后像通常一样执行回归和 SHAP 过程。...然后，我们只需在循环外添加一个空列表来跟踪每个样本的 SHAP 值，然后在循环结束时将其添加到列表中。我使用 #-#-# 来表示这些新添加的内容。...嵌套交叉验证的主要考虑因素，特别是在我们使用许多重复时，是需要花费很多时间才能运行。因此，我们将保持参数空间较小，并使用随机搜索而不是网格搜索（尽管随机搜索通常在大多数情况下表现良好）。
这种每次将搜索范围缩小一半的方法，就是二分法搜索的思想。本文使用 Python 来实现二分法搜索。 一、Python 二分法搜索递归实现 在实现代码前，先分析二分法的前提条件： 1....因此需要设置两个游标来记录每次二分的开始索引 start 和结束索引 end，如果没有找到目标数据，就修改开始索引或结束索引的值，用于下一次循环中计算中间索引。 ? 3....根据第一次循环的判断结果，修改开始索引的值，重新计算中间索引和取中间位置的数据。 ? 4. 重复循环直到找到目标数据。...关于Python实现二叉搜索树，可以参考：Python实现二叉搜索树 如果将上面的数据 [50, 77, 55, 29, 10, 30, 66, 18, 80, 51] 添加到二叉搜索树中，得到的二叉搜索树结构如下...每一次递归，都会将范围缩小到左子树或右子树，直到找到目标数据。这种搜索方式与二分法搜索的思路非常相似。
这里 O(N) 的意思是完成该运算所需的时间和数组的大小成正比，而 O*(1)（即所谓的「均摊 O(1)」）的意思是完成运算的时间通常与数组的大小无关。...不过，使用 linspace 时会遇到一个常见的陷阱：它统计的是数据点的数量，而不是区间，因此其最后一个参数 num 通常比你所想的数大 1。因此，上面最后一个例子中的数是 11，而不是 10。...搜索向量中的元素 与 Python 列表相反，NumPy 数组没有索引方法。人们很久之前就在请求这个功能，但一直还没实现。...假设你有如下矩阵（但非常大）： 使用 C 和使用 Python 创建矩阵的对比 这两种方法较慢，因为它们会使用 Python 循环。...一样，其中三个点表示「所有其它维度」，因此翻转这个一维数组的是突然的 flipud，而不是 fliplr。
这里 O(N) 的意思是完成该运算所需的时间和数组的大小成正比，而 O*(1)（即所谓的「均摊 O(1)」）的意思是完成运算的时间通常与数组的大小无关。...不过，使用 linspace 时会遇到一个常见的陷阱：它统计的是数据点的数量，而不是区间，因此其最后一个参数 num 通常比你所想的数大 1。因此，上面最后一个例子中的数是 11，而不是 10。...假设你有如下矩阵（但非常大）： 使用 C 和使用 Python 创建矩阵的对比 这两种方法较慢，因为它们会使用 Python 循环。...只能生成完整的索引范围，fromfunction 只会调用所提供的函数一次。...一样，其中三个点表示「所有其它维度」，因此翻转这个一维数组的是突然的 flipud，而不是 fliplr。
利用元素的索引可以计算出该元素对应的存储地址。 是不是看完这一长串理论，已经开始晕了？那我们现在提炼这段话并就来用现实生活的例子来解析这段话，带大家认识到底什么是数组。...， 超越指定的长度时，它会进行越界报错，而动态数组的长度是没有准确规定，只要不超出内存，即可在数组末尾一直添加元素，这点是不是和python中的列表很像呢？...我们直接利用下标索引到它，然后将其赋值为新的值就可以了。 时间复杂度分析 我们根据索引就可以查询到元素的位置，若想要更改直接覆盖掉它的值即可。...中间插入 而进行中间的插入时，我们就要考虑这些： 确认数组本身是否还有空余的位置。如果没有空余的位置，那么我们就要进行超范围插入了。如果有空余的位置，我们进行下面的操作。 挪位置。...比如我定义了一个数组，长度为 6 ，而从 0 到 5 这6个位置，都有元素，数组已经满了，但是我们依旧想要向其中插入插入元素，这个时候我们就需要扩大数组的长度了，可是数组的长度在创建时就已经确定了，不是说变就可以轻易的改变的
使用函数str( )避免类型错误，可调用str( )，它让Python将非字符串值表示为字符串。注释：在Python中，注释用(#)标识。通过注释，以清晰的自然语言对解决方案进行概述，可节省很多时间。...索引：在Python中，第一个列表元素的索引为0，而不是1。Python为访问最后一个列表元素提供了一种特殊语法。...注意，reverse( )不是按与字母顺序相反的顺序排列元素，而只是反转列表元素的排列顺序。...刚开始使用循环时请牢记，对列表中的每个元素都执行循环指定的步骤，而不管列表包含多少个元素。如果列表中包含一百万个元素，Python就重复执行指定的步骤一百万次，且通常非常快。...处理列表的部分元素，Python称之为切片。要创建切片，可指定要使用的第一个元素的索引和最后一个元素的索引加1。与函数range( )一样，Python在到达你指定的第二个索引前面的元素停止。
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