我已经实现了一个Python脚本,我需要使用4个嵌套循环。我意识到这会使解决方案变得非常慢。我还注意到Matlab中类似的循环比Python快得多。
1)为什么在Matlab中相同的循环比在Python中快?
2)如何改进我的Python代码(例如矢量化)?我尝试过itertools (组合、产品)的函数,但它们并不能加快计算速度。
我创建了一类点-每个点都有坐标和速度,并计算它们与其他量之间的距离。
N = 1000
for i in range(0,N-1):
for i2 in range(0,10):
if p[i].id[i2] == 1: # chec
我最近开始自学python,并一直在使用这门语言进行在线算法课程。由于某些原因,我为本课程创建的许多代码非常慢(相对于我在过去创建的C/C++ Matlab代码而言),而且我开始担心我没有正确地使用python。
这里有一个简单的python和matlab代码来比较它们的速度。
MATLAB
for i = 1:100000000
a = 1 + 1
end
Python
for i in list(range(0, 100000000)):
a=1 + 1
matlab代码大约需要0.3秒,python代码大约需要7秒。这是正常的吗?我针对
我有一个matlab代码,我正试着用python来翻译。我是python的新手,但我已经能够回答很多问题,稍微用谷歌搜索一下。但是现在,我正在尝试解决以下问题:当我在每一列上应用不同的东西时,我有一个for循环,但您不知道列数。例如。在matlab中,没有什么比这更简单的了:
for n = 1:size(x,2); y(n) = mean(x(:,n)); end
但是我不知道如何在python上这样做,例如,当列的数量是1,因为我不能在python中做x:,1。有什么想法吗?
谢谢
我遵循下面的代码https://github.com/BUAA-BDA/FedShapley/tree/master/TensorflowFL并尝试运行文件same_OR.py,但需要做一些必要的更改 from __future__ import absolute_import, division, print_function
import tensorflow_federated as tff
import tensorflow.compat.v1 as tf
import numpy as np
import time
from scipy.special import comb, p
请看下面的代码来解决同样的问题,我不认为提到这个问题会有任何帮助,这是的又一次迭代
解决方案1:
import sys
from math import log
cases= int(sys.stdin.readline())
current= 0
while current < cases:
current += 1
n = int(sys.stdin.readline())
print 2*(n - 2**(int(log(n,2))))+1
此解决方案在累积1.0912秒内解决了给定的10个测试用例,并消耗了4360KiB的内存。
解决方案2:
def j
我不是一个非常有经验的程序员,但我只是用Python语言写了这段代码来尝试寻找e,使用的定义是e是1/0!+ 1/1!+ 1/2的和!等等。
我遇到的问题是def factorial不能输出整数。我意识到它不会给出它的编写方式,但我不确定我如何才能做到这一点。我希望从def factorial中将total作为一个整数输出。
e = 0
def factorial(m):
n = m - 1
total = 1
if n > 0:
total = m
while n > 0:
total = total * n
我有一份CSV文件的清单。我想对其中的每一个做一组操作,然后生成一个计数器dict,并且我想从所有CSV文件中验证包含单个计数器dict的主列表。我希望并行处理每个csv文件,然后从每个文件返回计数器dict。我在这里找到了一个类似的解决方案:
我用了大卫·卡伦提出的解决方案。这个解决方案对于字符串非常有效,但是当我试图返回一个计数器dict或一个普通dict时。所有的CSV文件都会被处理,直到send_end.send(结果),在执行时它会永远挂在那里,然后抛出一个内存错误。我正在Linux服务器上运行这个程序,它有足够的内存来创建计数器dicts列表。
我使用了以下代码:
import m
举个例子,假设我们有3个CSV文件,每个文件有数百万行:
file_1.csv contains 10 million lines
file_2.csv contains 2.5 million lines
file_3.csv contains 7.1 million lines
我知道我可以使用Python的,在一个单独的进程中处理每个文件,每个进程使用一个线程。
另一个想法是像上面那样在单独的进程中处理每个文件,但在每个进程中有多个线程处理文件的块。例如:
Process 1
file_1.csv being processed
thread 1 is processing th
我的SQL表有多个列,其中有A和B。在A中有某种任意对象的标识符(例如,用户或项)。由A标识的每个对象实例可以在数据库中有多个条目(A不是唯一的)。每个对象还有一个属性B,它也存储在相应列B中的数据库中。该属性可以为NULL。
现在,我希望找到数据库中有非空值的所有对象,所以如果有一个对象A=12345,其中至少有一行带有B=NULL,则应该排除它。我还想对结果进行分组/squash/组合,这样我就只能得到具有给定条件的A的列表。
对于一个简单且未优化的阿佛特Python解决方案,我可以这样继续并解决它:
from typing import Optional, Any
from datacl
我有个Django项目。models.py中有MyModel。这个模型有4,000,000个实例。
我执行以下脚本:
for m in MyModel.objects.all():
if len(m.phone) < 10 or len(set(m.phone)) <= 2:
m.delete()
但是,它杀死了python (只是打印“kill”)。
我知道,问题出在实例数量上。但是,我如何才能迭代所有它们呢?