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CA1832:使用 AsSpan 或 AsMemory 而不是基于范围的索引器来获取数组

规则说明 对数组使用范围索引器并分配给内存或范围类型:Span 上的范围索引器是非复制的 Slice 操作,但对于数组上的范围索引器,将使用方法 GetSubArray 而不是 Slice,这会生成数组所请求部分的副本...如果需要副本,请先将其分配给本地变量,或者添加显式强制转换。 仅在对范围索引器操作的结果使用隐式强制转换时,分析器才会报告。...从显示的选项列表中选择“在数组上使用 AsSpan 而不是基于范围的索引器”。 何时禁止显示警告 如果需要创建副本,则可禁止显示此规则的冲突。 若要禁止显示此警告,只需添加显式强制转换即可。...byte> tmp3 = (ReadOnlyMemory)arr[5..8]; ... } } 相关规则 CA1831:在合适的情况下,为字符串使用 AsSpan 而不是基于范围的索引器...CA1833:使用 AsSpan 或 AsMemory 而不是基于范围的索引器来获取数组的 Span 或 Memory 部分 另请参阅 性能规则

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CA1831:在合适的情况下,为字符串使用 AsSpan 而不是基于范围的索引器

Span 上的范围索引器是非复制的 Slice 操作,但对于字符串中的范围索引器,将使用方法 Substring 而不是 Slice。 这会生成字符串所请求部分的副本。...如果需要副本,请先将其分配给本地变量,或者添加显式强制转换。 仅在对范围索引器操作的结果使用隐式强制转换时,分析器才会报告。...从显示的选项列表中选择“对字符串使用 AsSpan 而不是基于范围的索引器”。 何时禁止显示警告 如果打算创建副本,可禁止显示此规则的冲突。...ReadOnlySpan slice = (ReadOnlySpan)str[1..3]; ... } 相关规则 CA1832:使用 AsSpan 或 AsMemory 而不是基于范围的索引器来获取数组的...ReadOnlySpan 或 ReadOnlyMemory 部分 CA1833:使用 AsSpan 或 AsMemory 而不是基于范围的索引器来获取数组的 Span 或 Memory 部分 另请参阅

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    【强化学习】时间循环最优决策:原理与Python实战

    Python 如何在时间循环里最优决策? 时间旅行和平行宇宙 时间旅行引发的悖论 强化学习 策略梯度算法 代码案例 代码 推荐阅读 理论完备: 实战性强: 配套丰富: 如何在时间循环里最优决策?...一些和时间循环有关的电影 例如,时间循环电影开山之作《土拨鼠之日》(Groundhog Day)讲述了男主被困在土拨鼠日(2月2日)这一天,在日复一日的重复中不断调整自己的行为,终于成功追求到心爱的女主角并跳出时间循环...时间旅行的设定要从时间悖论谈起。时间悖论是指由于时间旅行而引发的悖论。下面来看一个时间悖论的例子:我网购了一箱盲盒希望能抽到值钱的限量款。...当然,上述解释并不是非常严格的数学证明。按照强化学习的理论,其理论基础是策略梯度定理,有兴趣的读者可以看《强化学习:原理与Python实战》查阅其定理的内容、证明和解释。...这两套代码都收录在了书籍《强化学习:原理与Python实现》中。 我们来看看基于PyTorch的类VPGAgent的详细实现。

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    Python中你不知道的迭代神器! 解锁Python的枚举魔法:enumerate函数深度剖析,告别手动计数,让Python循环与索引共舞

    数据分析和可视化:在进行数据分析和可视化时,经常需要处理序列数据(如时间序列数据)。enumerate() 可以帮助你在处理这些数据时轻松地访问每个数据点的索引和值。...,而内层循环则直接遍历内层列表的元素。...虽然内层循环没有直接使用 enumerate() 来获取内层列表的索引(因为我们可以直接在循环中使用 enumerate() 的内部索引),但你可以看到 enumerate() 如何与嵌套结构一起工作。...然后,你可以使用 enumerate() 来遍历这些键值对,但请注意,enumerate() 实际上会为你提供每个键值对的索引(即它们在迭代中的位置),而不是字典中的键。...然而,在这个场景中,我们可能更关心键和值本身,而不是它们的索引。

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    再见 for 循环!pandas 提速 315 倍!

    另外,还使用df.iloc [i]['date_time']执行所谓的链式索引,这通常会导致意外的结果。 这种方法的最大问题是计算的时间成本。对于8760行数据,此循环花费了3秒钟。...二、pandas的apply方法 我们可以使用.apply方法而不是.iterrows进一步改进此操作。...在这种情况下,所花费的时间大约是iterrows方法的一半。 但是,这还不是“非常快”。一个原因是apply()将在内部尝试循环遍历Cython迭代器。...但是在这种情况下,传递的lambda不是可以在Cython中处理的东西,因此它在Python中调用并不是那么快。 如果我们使用apply()方法获取10年的小时数据,那么将需要大约15分钟的处理时间。...如果我们有更精细的时间范围,你可能会说这个解决方案是不可扩展的。

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    Python vs. Julia

    为了在For循环上获得最佳性能,我使用提示告诉编译器不要检查索引是否在数组范围内(inbounds宏),并告诉编译器它在执行迭代的顺序上有额外的自由度(simd宏)。...在将JIT编译(Numba)添加到Python时,基于循环的实现接近于Julia的性能。...性能方面)并不明显,也没有明显的赢家尤其是如果包括了动态添加元素的情况(此处未介绍); R不是最快的,但是跟Python差不多:R中最慢的实现比最快的实现慢约24倍,而Python的实现是343x(Julia...每当您无法避免在Python或R中循环时,基于元素的循环比基于索引的循环更有效。 细节很重要 我可以在这里停止本文,并写出在Julia中编写高效代码的无缝性。...修改此代码非常简单:a = Int [](而不是a = [])将完成此工作,因为它指定了元素的类型。 最后 从本文涵盖的所有语言来看,Julia显然是编写高效代码的最简单方法。

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    还在抱怨pandas运行速度慢?这几个方法会颠覆你的看法

    ▍pandas数据的循环操作 仍然基于上面的数据,我们想添加一个新的特征,但这个新的特征是基于一些时间条件的,根据时长(小时)而变化,如下: ?...▍Pandas的 .apply()方法 我们可以使用.apply方法而不是.iterrows进一步改进此操作。...在这种情况下,所花费的时间大约是.iterrows方法的一半。 但是,这还不是“非常快”。一个原因是.apply()将在内部尝试循环遍历Cython迭代器。...处理时间怎么样?比不是Pythonic的循环快315倍,比.iterrows快71倍,比.apply快27倍。 ▍还可以做的更好吗?...例如,如果您有10年的分钟频率耗电量数据,即使你指定格式参数,只需将日期和时间转换为日期时间可能需要20分钟。你真的只想做一次,而不是每次运行你的模型,进行测试或分析。

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    这几个方法颠覆你对Pandas缓慢的观念!

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    NumPy 1.26 中文文档(四十七)

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    Python编程中的反模式

    迭代 range的使用 Python编程新手喜欢使用range来实现简单的迭代,在迭代器的长度范围内来获取迭代器中的每一个元素: ? 应该牢记:range并不是为了实现序列简单的迭代。...不恰当地使用range的常见理由: 1.需要在循环中使用索引。 这并不是一个合理的理由,可以用以下方式代替使用索引: ? 2.需要同时迭代两个循环,用同一个索引来获取两个值。...在用来迭代序列之外,range的一个重要用法是当你真正想要生成一个数字序列而不是用来生成索引: ? 正确使用列表解析 如果你有像这样的一个循环: ? 你可以使用列表解析来重写: ? 为什么要这么做?...你在循环内部需要一个条件判断。 你只需要把这个条件判断添加到列表解析中去: ? 一个不使用列表解析的合理的理由是你在列表解析里不能使用异常处理。...测试是否为空 如果你要检查一个容器类型(例如:列表,词典,集合)是否为空,只需要简单测试它而不是使用类似检查len(x)>0这样的方法: ?

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    10分钟带你学完Python基础

    ▼ 阅读本文需要10分钟 ▼ 写在前面的话 01 这篇文章是我总结的python的基础,同时也参考了一些资料,内容不是特别全面,目的是带大家来看看Python里面非常基础的一些东西,想要更详细的了解,...list是一种有序的集合,可以随时添加和删除其中的元素。...3, 4, 5] ['hello', 'IT资源君', 1997, 2000] 7 tuple元组 元组与list非常相似,唯一不同点就是tuple元组里面的元素是不可以进行修改的,而list里面是可以修改的...for x in range(10): #表示 0-9 的范围 print(x) 输出结果: Michael Bob Tracy 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 while循环: #...而list相反: 查找和插入的时间随着元素的增加而增加; 占用空间小,浪费内存很少。 所以,dict是用空间来换取时间的一种方法。

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    Python编程中的反模式

    迭代 range的使用 Python编程新手喜欢使用range来实现简单的迭代,在迭代器的长度范围内来获取迭代器中的每一个元素: 应该牢记:range并不是为了实现序列简单的迭代。...这并不是一个合理的理由,可以用以下方式代替使用索引: 2.需要同时迭代两个循环,用同一个索引来获取两个值。 这种情况下,可以用zip来实现: 3.需要迭代序列的一部分。...在用来迭代序列之外,range的一个重要用法是当你真正想要生成一个数字序列而不是用来生成索引: 正确使用列表解析 如果你有像这样的一个循环: 为什么要这么做?...你在循环内部需要一个条件判断。 你只需要把这个条件判断添加到列表解析中去: 一个不使用列表解析的合理的理由是你在列表解析里不能使用异常处理。...例如,当你想要返回列表中某一元素的索引值: 通常情况下,在Python里None是一个比较好的哨兵值,即使它不是一贯地被Python标准类型使用(例如:str.find [2]) 外作用域 Python

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    Python编程中的反模式

    迭代 range的使用 Python编程新手喜欢使用range来实现简单的迭代,在迭代器的长度范围内来获取迭代器中的每一个元素: ? 应该牢记:range并不是为了实现序列简单的迭代。...不恰当地使用range的常见理由: 1.需要在循环中使用索引。 这并不是一个合理的理由,可以用以下方式代替使用索引: ? 2.需要同时迭代两个循环,用同一个索引来获取两个值。...在用来迭代序列之外,range的一个重要用法是当你真正想要生成一个数字序列而不是用来生成索引: ? 正确使用列表解析 如果你有像这样的一个循环: ? 你可以使用列表解析来重写: ? 为什么要这么做?...你在循环内部需要一个条件判断。 你只需要把这个条件判断添加到列表解析中去: ? 一个不使用列表解析的合理的理由是你在列表解析里不能使用异常处理。...测试是否为空 如果你要检查一个容器类型(例如:列表,词典,集合)是否为空,只需要简单测试它而不是使用类似检查len(x)>0这样的方法: ?

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    Python 列表全方位解析:创建、操作、删除与遍历的全面指南

    3.2 extend() 方法 extend() 方法用于将一个可迭代对象(如列表、元组或字符串)的所有元素逐个添加到原列表中,而不是作为整体添加。...而在第二个示例中,字符串 "kiwi" 的每个字符被逐个添加。 3.3 append() 与 extend() 的区别 append() 将元素(或列表)作为单个元素添加到列表的末尾。...,而 extend() 则是将列表的每个元素拆开并添加到原列表中。...四、 删除元素(del、pop与remove) 在 Python 中,可以通过 del、pop() 和 remove() 方法从列表中删除元素。它们的使用场景和效果各有不同。...八、遍历列表 在 Python 中,遍历列表可以通过多种方式进行。最常用的遍历方法是使用 for 循环。此外,还可以通过 while 循环或使用 enumerate() 函数获取索引和值。

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    NumPy 1.26 中文文档(五十九)

    (gh-15802) numpy.delete 不再忽略超出范围的索引 这标志着从 1.8 和 1.9 开始的弃用,其中 np.delete 将忽略负数和超出范围的索引。...这与将单个索引传递时的行为相矛盾。 现在超出范围的项会抛出 IndexError,负数项从末尾索引。...这一变更也修复了字符串到日期时间和时间差的转换,使其行为正确(即像 Python 转换一样使用string_arr.astype("M8"),而先前的转换会像string_arr.astype(np.int...与传递单个索引时的行为相矛盾。 现在超出范围的项目会抛出IndexError,并且负数项目从末尾索引。...这一变化也修复了字符串到日期时间和时间增量转换的行为(即像使用string_arr.astype("M8")的 Python 转换,而之前的转换行为像string_arr.astype(np.int_)

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    如何在交叉验证中使用SHAP?

    我还会在需要时导入库,而不是在开始时一次性导入所有库,这样有助于理解。 2.2. 将交叉验证与SHAP值相结合 我们经常使用sklearn的cross_val_score或类似方法自动实现交叉验证。...为了解决这个问题,我们可以将KFold与.split结合使用。 通过循环遍历我们的KFold对象,并使用.split方法,我们可以获取每个折叠的训练和测试索引。...我们通过创建新的循环来完成此操作,获取每个折叠的训练和测试索引,然后像通常一样执行回归和 SHAP 过程。...然后,我们只需在循环外添加一个空列表来跟踪每个样本的 SHAP 值,然后在循环结束时将其添加到列表中。我使用 #-#-# 来表示这些新添加的内容。...嵌套交叉验证的主要考虑因素,特别是在我们使用许多重复时,是需要花费很多时间才能运行。因此,我们将保持参数空间较小,并使用随机搜索而不是网格搜索(尽管随机搜索通常在大多数情况下表现良好)。

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    图解NumPy:常用函数的内在机制

    这里 O(N) 的意思是完成该运算所需的时间和数组的大小成正比,而 O*(1)(即所谓的「均摊 O(1)」)的意思是完成运算的时间通常与数组的大小无关。...不过,使用 linspace 时会遇到一个常见的陷阱:它统计的是数据点的数量,而不是区间,因此其最后一个参数 num 通常比你所想的数大 1。因此,上面最后一个例子中的数是 11,而不是 10。...搜索向量中的元素 与 Python 列表相反,NumPy 数组没有索引方法。人们很久之前就在请求这个功能,但一直还没实现。...假设你有如下矩阵(但非常大): 使用 C 和使用 Python 创建矩阵的对比 这两种方法较慢,因为它们会使用 Python 循环。...一样,其中三个点表示「所有其它维度」,因此翻转这个一维数组的是突然的 flipud,而不是 fliplr。

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