现在,tensor像np.kron一样执行Kronecker产品,但可以接收多个参数并迭代地对参数列表执行np.kron。现在,我执行以下操作: states = [tensor(*[basis(5, i) for i in config]) for config in configs] 这可能会占用大量内存,因此更好的选择是将其定义为生成器现在,我需要计算这个和: sum([p*state for p, state in zip(probs, states)]) 我想在不消耗内存的情况下做这个求和,也就是说,zip一次应
在python中,我在使用迭代工具groupby模块时遇到了这种奇怪的现象。在python中,变量赋值意味着将新变量分配给自己的内存,而不是指向原始内存的指针(根据我的理解,如果这是不正确的,请告诉我):x = y for key, group in groupby(rows, lambda x: x[0]):
#create a copy of group to reiterate over我的<em
它提到将在以下方面节省内存:我感到困惑的是,为什么range(10)不会立即生成整个列表如果将range()放入for-每个构造中,它会自动成为迭代器吗?我认为答案是否定的,因为这就是Python2.x中的xrange()的用途。for x in exp:g = __gen(iter(range(10)))
print g.nex