我知道,作为一种解释语言,Python通常比Fortran慢,主要用于CPU密集型的计算工作。但是,我认为使用numpy可以显着地提高像排序这样的简单任务的性能。因此,我的测试用例是对一个数组/包含随机浮动的10,000大小的列表进行排序,使用气泡排序(只是一个包含许多数组操作的测试用例,因此不需要评论算法本身的性能)。(gfortran):0.291 s
Python3 (使用numpy.sort):0.269 s(不公平的比较,因为它<e
我有两个python函数,用于对以字符串形式包含的整数列表进行排序。它们如下: import random
unsorted = [str(x) for x in range(n)]
def然而,根据我的分析器(我使用的是Robert Kern开发的非常流行的line_profiler ),第一个函数sort_alg1的执行速度比sort_alg2慢3倍以上。我尝试在内置的sort()方法和
我正在使用多个线程,这些线程正在处理分配给它们的文件段。性能相当不错,但如果我将其与Microsoft Media Foundation转码API进行比较,它仍然要慢得多。但它仍然比MediaFoundation慢得多。所以我想知道为什么使用FileStream读出整个文件比使用MediaFoundation处理整个文件要慢。我已经看过使用的处理过程,但结果相当奇怪:
我在API监