然后我尝试了(METHOD=3) pygame.surfarray.blit_array和blit非常快,但是我在python中的双循环非常慢。pygame.display.set_mode([RESX, RESY])# initialize clock. used later in the loop. t0=time.time()# Loop
我正在用python阅读关于数据分析的参考1,并在我的笔记本电脑中测试代码。本文讨论了与使用内置列表相比,使用numpy数组如何加快速度。然而,我感到惊讶的是,得到了相反的结果:1 loops, best of 3: 201 ms per loopIn [9]: xL=np.array(L,dtype=int); %timeit sum(xL)第一个和应该比第二个要慢得多。也许我的
它是用python3编写的。随着数据变得越来越大,我觉得脚本性能相当慢。我尝试过lua,因为它在速度上出名,并尝试做一些测试,如下所示,也将其作为基准与python2进行比较。只有一个简单的循环作为测试代码:for i=1,100,1 do print(i*j)end for j in range(1,101):结果如下(尝试了几次,并为每组选择最好的):
lu