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python df遍历的N种方式

…in循环遍历的方式。...其实for和in是两个独立的语法,for语句是Python内置的迭代器工具,用于从可迭代容器对象(如列表、元组、字典、字符串、集合、文件等)中逐个读取元素,直到容器中没有更多元素为止,工具和对象之间只要遵循可迭代协议即可进行迭代操作...) # 打印结果: Traceback (most recent call last): File "", line 1, in StopIteration 迭代的优点是无需把所有元素一次加载到内存中...在Python 3中可使用range返回一个迭代器,用来一次一个值地遍历一个范围. # 生成器函数方式实现生成器 def gensquares(N): for i in range(N): yield...,由于本例的矢量化运算中只使用了series的数值,无需使用索引等信息,因此可将series转换为array类型,节省操作过程中的很多开销。

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    算法-1到n中所有和为m的组合

    题目: 输入两个整数 n 和 m,从数列1,2,3…….n 中随意取几个数,使其和等于 m ,要求将其中所有的可能组合列出来。...解题思路: 好未来笔试题中的一道题目,是背包问题的一个衍生问题,设i是1,2,3…….n 中的一个数,那么从i=1开始,(n,m,i)的问题就可以变成(n,m-i,i+1)的子问题,依次递归下去,这样会有两个结果...出现前者时,满足条件的一组结果就找到了,而后者做为某一层递归退出的条件。...举个例子,假设n=3,m=4,i的初始值为1,组合结果为v: 调用函数:(3,4,1) v[1] 第一层递归:(3,3,2) v...直到在第0层的时候,i>n,即 v[3]的情况,所有的递归就都结束了。

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    常见算法的时间复杂度 Ο(1)<Ο(log2n)<Ο(n)<Ο(nlog2n)<Ο(n2)<Ο(n3)<…

    说实话,我是真的不懂算法。但是,我知道一个算法的好坏,通常时间复杂度是一个评价的指标之一。 又到了一年的面试季,有些同学在群里反馈算法问题。...O(n) O(n) 理解起来也很简单,就是算法的时间复杂度随着数据量的增大几倍,耗时也增大几倍。 常见的算法举例:遍历算法。 ?...O(n^2) 就代表数据量增大 n 倍时,耗时增大 n 的平方倍,这是比线性更高的时间复杂度。比如冒泡排序,就是典型的 O(n^2) 的算法,对 n 个数排序,需要扫描 n × n 次。...二分查找就是 O(logn)的算法,每找一次排除一半的可能,256 个数据中查找只要找 8 次就可以找到目标。 ?...常见的算法时间复杂度由小到大依次为:Ο(1)<Ο(log2n)<Ο(n)<Ο(nlog2n)<Ο(n2)<Ο(n3)<…<Ο(2n)<Ο(n!)。 ? 上图是常见的算法时间复杂度举例。

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    Android N 中的ART

    我们知道在Android N 中对其 ART做了比较大的变化。...N 上做此变化的其目的是为了在安装时间、内存占用、电池消耗和性能之间获得最好的折衷。 ART是在Android KitKat引入并在Lollipop中设为默认的运行方式。...在Lollipop和Marshmallow(译者注:Android 6.0)中,大的应用需要数分钟才能安装完。为了改变这种状态,Android N实现了一个混合模式的运行环境。...对同一个应用可以编译数次,或者找到变“热”的代码路径或者对已经编译的代码进行新的优化,这取决于分析器在随后的执行中的分析数据。...ab-ota(系统升级)与bg-dexopt(后台编译)使用的是[speed-profile],即只根据“热代码”的profile配置来编译。这也是N中混合编译的核心模式。

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