我一直在运行一些代码，其中的一部分从二进制文件加载到一个大的1Dnumpy数组中，然后使用方法修改该数组。但最近我注意到，有时代码会挂起一段很长的时间，这使得运行时长了一个数量级。在这些情况下，我一直在监视%CPU和内存使用率(使用gnome系统监视器)，发现python的CPU使用率下降到<
浏览 40提问于2017-01-31得票数 6
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我通过flup将Django作为线程化的fastcgi运行，由lighttpd提供服务，通过套接字进行通信。这是正常的CPU<e
浏览 2提问于2009-10-05得票数 1
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我的问题是关于以下代码：import numpy as npn_repeats = 100000CPU times: user 8.93 s, sys: 439 ms, total: 9.37 s 当n_elems设置在1和95之间时，CPU此外，进程的CPU使用率</em
浏览 3提问于2018-05-24得票数 1
我有一个640x480图像的numpy.array，每个图像都有630个图像长。因此，总的数组是630x480x640。我想生成一个平均图像，并计算所有630张图像中每个像素的标准偏差。这很容易通过以下方式实现std_image = numpy.std(img_array, axis=0)
但是，由于我为大约50个这样的数组
浏览 0提问于2010-09-23得票数 12
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我曾考虑使用多处理模块在单独的进程中运行该方法(并返回结果)，但在序列化该方法的大型结果时遇到了问题-默认的pickler不能对10 if进行酸洗，而且即使我强制多处理使用酸洗版本4，酸洗也会有非常大的内存开销在不能修改违规模块的情况下，我还能做些什么吗？我对它的内部工作原理知之甚少。上面的代码导致使用了18 in。如果我随后运
浏览 1提问于2019-09-20得票数 3
现在看来，我们已经击倒了许多相关的瓶子，以显示塞子错误，剩下一瓶。过了一会儿就挂起来了。它发生在代码中看到这一行“<<<<<<<<<<<<”的地方还有一个问题。总结：
*如何处理停滞的Open Off
浏览 3提问于2008-11-19得票数 0
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我使用我的机器进行数据处理，这通常涉及将大量数据保存在内存中(最近，我通过在部分文件中读取以减少内存使用的方式对代码进行了许多改进，但这仍然存在问题)，我所有的分析都是用Python2.7 (numpy当内存使用== 100%时，计算机性能会出现预期的迟滞。我不明白的是，为什么在代码运行完成后，它仍然缓慢(例如，打开一个~4kb文件需要20~20 4kb)，内存使用率</e
浏览 3提问于2013-12-05得票数 2
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我目前正在开发一个相当复杂的多线程Python脚本。有一个主函数，一次在大约5个线程中运行。我一直有一些问题与它挂起，并使用100%的处理器核心，它是运行在上面。就在那时，我找到了，它解释说：“在某些Python实现中，一次只能执行一个Python线程。CPython中的线程只对多路复用IO操作有用，对于将CPU密集型任务放在后台并不有用。”因此，当一个线程在CPU</em
浏览 2提问于2013-06-04得票数 0
在我的代码中，我需要计算矩阵的伪逆，可能会发生矩阵的某些元素是无限的(np.inf)。有时，pinv()函数很好地处理它并返回一些东西，但有时它只挂起100%的CPU使用率，我需要终止这个进程。IPython 4.1.2 -- An enhanced Interactive Python.In [2]: i
浏览 2提问于2016-03-25得票数 2
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我实现了一些逻辑(Windows10上的)，创建了一个向量，表示基于numpy随机变量的模拟现货价格。在一天结束时，我需要这个向量的10,100或1000。使用一个简单的循环生成其中的1000，计算大约需要160秒.我尝试了所有可能的并行化方法，例如查找和其他方法。有些方法甚至不起作用，而另一些则根本没有效果。因此，要么是：
这些并行化工具的实现是错误的..或者我的</em
浏览 4提问于2020-06-07得票数 0
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我有一个求和，我试图计算，我有困难并行的代码。我试图并行化的计算有点复杂(它使用numpy数组和枕稀疏矩阵)。它产生一个numpy数组，我想从大约1000次计算中将输出数组相加。理想情况下，我会在所有迭代中保持一个运行和。然而，我还没有想出如何做到这一点。
到目前为止，我已经尝试在python的多处理包中使用joblib的并行函数和pool.ma
浏览 10提问于2012-01-30得票数 4
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我用np.zeros((1000,1000))创建了一个大型多维数组M。经过一定数量的操作后，我不再需要它了。如何在程序执行期间动态释放RAM？M=0会为我做吗？
浏览 2提问于2013-04-30得票数 7
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我有一些图像以numpy数组的形式存储在80个块中。] 我注意到RAM使用率下降到几乎为0。通过将此代码粘贴到Colab notebook中，您可以轻松地重现此行为 import numpy as np
a = np.random.rand(715, 80, 96, 96, 3).astype)，因此我对每个图像都进行了处理。在这种情况下，我没有注意到RAM使用率的</em
浏览 19提问于2021-01-30得票数 0
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我使用Python的multiprocessing模块并行处理大型numpy数组。使用Python2.7.2，OS，NumPy 1.6.1。
经过一些调试，我找到了一个代码路径，该代码路径使用这个内存映射的numpy数组作为Pool.imap调用的输入。显然，“问题”在于multiprocessing.Pool.imap将其输入传递给新
浏览 3提问于2012-04-01得票数 22
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下面的代码工作2-3秒。让x5-10+更快是真的吗？我试着做泊松鞋带，但效果更慢。此外，由于我在更高级别的代码中具有并行化，所以无法使用joblib和多处理特性。range(1000000)我认为主要的问题是np.random.choice的重组，也许它可以用于优化。
浏览 6提问于2021-12-08得票数 2
我使用numpexpr对大型数组进行快速计算，但如果数组的大小小于CPU缓存，则使用简单的数组数学方法在Cython中编写代码会更快，特别是在多次调用函数的情况下。问题是，如何在Cython中使用数组，或者更明确地说:在Cython中是否有到Python的array.array类型的直接接口？
浏览 1提问于2011-03-19得票数 9
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我使用anaconda中的numpy对一个大型矩阵乘法(float32类型的8192x8192 )进行基准测试，如下所示：(在jupyter中)a = np.empty当做乘法(连续)时，我发现python的CPU使用率总是50%。我想知道为什么它不是100% (因为矩阵乘法应该是自动的)。因此，我搜索了一下，找到了两种方法
浏览 0提问于2018-11-02得票数 2
我试图用cython编写一个函数，它应该从python接收一个列表参数，通过在C/C++中生成一个2D数组，以某种方式操纵它，然后将它作为2D列表返回到python。我简化了代码以问我的问题：
我希望c_Func完成我可以编译它的过程，而不会出错。第二个函数是可调用函数，但显然它不能工作。首先，我必须处理列表不能被double*替换的问题，其次是py_Func不能返回double*的问题。那我该怎么改变这两
浏览 1提问于2014-05-12得票数 1
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下面是我发现的奇怪之处:当我在调试中运行程序，等待CPU使用率特别低(30%)时，然后挂起执行来查看这八个线程正在做什么，它们中没有一个处于阻塞状态。而且，它们之间几乎没有同步。我想知道的是：
编辑:这里有一个想法:
浏览 2提问于2013-02-15得票数 10
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