我的目标是从excel文件中读取时间数据,并在Python中对时间数据执行数学运算;采用相同的时间格式--小时:分钟:秒。我想要计算平均通话时间、平均等待时间,以及Python中小时:分钟:秒格式中每列的总时间 *Data in excel file TA 00"time.xlsx",sheet_name='Q1')
dataset
迭代的时间复杂度是多少,或者更准确地说,是通过Python集合库中的一个deque迭代的呢?一个例子是:for element in elements:每一次迭代是一个常数O(1)运算吗?还是做一个线性的O(n)运算,在每次迭代中到达元素?
在线上有许多关于时间复杂性的资源,包括appendleft、append、popleft、pop等所有其他的deque方法。关于deque的迭代,似乎没有任何时间</
只有一个关于三元条件运算符的小问题,这个问题让我困惑了很长一段时间。代码示例(python 2.7):>>> x, y>>> (x == None and x or y)>>> (x != None and x or y)>>> (x if x == None else y)
第三行和第四行是老式的条件运算符。两者都会产生相同的结果。显然,前者的结果是“错误的”
我正在尝试从一书中学习python,我在第21章中遇到了一些问题,那就是关于python的时间问题。本书给出了该模块的功能运算时间:homegrown timing tools for function calls.,当我们调用它时,第二个函数计算每个1000次运算的时间,给出最好的一个,第三个函数给出最佳的总和,这意味着计算总和,给出最好的一个(min时间),我这里的问题正好在第三个。[0])P