大熊猫的平均时差
是指大熊猫在不同地区的生活习性和行为习惯的差异。由于大熊猫主要分布在中国的四川、陕西、甘肃和青海等地，这些地区的气候、地形和植被等因素都会对大熊猫的生活方式产生影响，从而导致它们的行为习惯有所不同。
大熊猫的平均时差可以从以下几个方面进行描述：
- 饮食习惯：大熊猫主要以竹子为食，但不同地区的竹子种类和生长情况有所差异。例如，四川地区的大熊猫更喜欢食用箭竹，而陕西地区的大熊猫则更喜欢食用毛竹。这种差异会导致它们的饮食习惯有所不同。
- 活动范围：大熊猫的活动范围也会受到地理环境的影响。例如，四川地区的大熊猫生活在山区，它们通常会在较高的海拔上活动，而陕西地区的大熊猫则主要分布在丘陵地带。这种差异会导致它们的活动范围有所不同。
- 繁殖季节：大熊猫的繁殖季节也会因地区而异。一般来说，四川地区的大熊猫繁殖季节较长，而陕西地区的大熊猫繁殖季节较短。这种差异可能与气候和环境因素有关。
大熊猫的平均时差对于保护和研究大熊猫具有重要意义。了解不同地区大熊猫的生活习性和行为习惯，可以为它们的保护提供科学依据。同时，通过比较不同地区大熊猫的平均时差，可以更好地了解大熊猫的适应性和生态特征。
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通常，在包对估计中，您应该发送多个分组对的突发，并取一个平均的带宽。
例如，发送4个数据包，计算前两个包(1&2)之间的时间差，以及下两个包(3&4)之间的时间差。计算这两种方法中每一种的带宽，然后取平均值。
或
计算(1&2)时差、(3&2)时差、(4&3)时差.然后从这些值中取一个平均值。
哪种方法适用于平均水平？
浏览 3提问于2014-06-20得票数 1
1回答
我尝试了两种不同的方法来计算fps：
用SystemClock.elapsedRealtime()和fps = 1000 / timeDiff查找帧时差
找时差，因为开始除以抢到的帧数。
观察
方法1: fps像疯一样波动，它可以从15到40然后下降到20，然后跳跃到30，等等。
它似乎更稳定(我可以看到它~30 fps )，但它并不反映最新的fps，因为它只是长期平均fps。
我的问题是，计算fps的最佳公式是什么？
ps:我正在使用Camera2接口。
谢谢。
浏览 3提问于2017-03-22得票数 1
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我正在开发一个大型应用程序，希望了解CPU在两个时间点之间的负载情况。我不仅对我自己的过程感兴趣，而且对所有的过程都感兴趣。
我的想法是获得两个时间段之间的空闲进程的总CPU时间。然后将该值与实时差值进行比较。然后，可以计算用于空闲进程的平均CPU时间%，从而计算用于实际进程的平均CPU百分比。
例如：
实时样本: 2012/07/30 13:56:1和2012/07/30 13:56:21
空闲进程总CPU时间示例: 56:23:10和56:23:15
实时差:20
空闲进程的差异-总CPU时间: 5s
空闲进程的平均CPU时间: 25%
实际进程的平均CPU时间:
浏览 10提问于2012-07-30得票数 2
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我被困在以下，无法得到预期的产出。
我用熊猫来阅读json的数据。
代码:
import pandas as pd
dt = pd.read_json('/content/sample_data/abc.json')
mycolumns = ['A','B']
dt[mycolumns ]
下面是我用熊猫看过的资料：
0 {'$date': '2020-12-02T12:32:57.781Z'} {'$date': '2020-12-02T13:32:57.781Z'}
1
浏览 1提问于2022-04-07得票数 0
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所以，正如在dataframe中所看到的，有3场比赛。我想找出每一场比赛第一名和第二名之间的时差，然后输出的是每一场比赛的平均成绩。
import pandas as pd
# initialise data of lists.
data = {'Name':['A', 'B', 'B', 'C', 'A', 'C'], 'RaceNumber':
[1, 1, 2, 2, 3, 3], 'PlaceWon':['First', &
浏览 4提问于2022-01-05得票数 0
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我有两次，一个开始时间和一个停止时间，格式为10:33:26 (HH:MM:SS)。我需要这两个时间的差值。我一直在查找Python的文档和在线搜索，我想这可能与datetime和/或time模块有关。我不能让它正常工作，并且只在涉及到约会的时候才知道如何做。
最终，我需要计算多个持续时间的平均值。我得到了工作的时差，并将它们存储在一个列表中。我现在需要计算平均值。我使用正则表达式解析出原始时间，然后进行差异。
对于平均值，我应该转换为秒，然后再求平均值吗？
浏览 1提问于2010-06-23得票数 215
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在一次在线培训中，我在一次测试中回答了这个问题。我只是通过反复的尝试才把它做对了。很可能，我做错了什么，因为我是R编程的初学者。
这就是问题所在：
在阅读我的R代码之前，请注意，在最后一部分中，我必须将所有列转换为数字，因为没有这些列，我将得到以下消息：
“rowMeans(DT)中的错误：'x‘必须是数字。”
在测试中，我的教授的解决方案是："DT，pwgtp15，by=SEX“。
用我的R代码，正确的答案是平均值(DT$pwgtp15 15，by=DT$SEX)。
我得到了这个输出：
我的怀疑是，也许我的工作方式DT，平均值(Pwgtp15)，by=S
浏览 4提问于2020-02-27得票数 1
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4回答
我有个简单的单子。每个日期都是任意的，但按时间顺序排列。
我想确定日期之间的平均天数。
例如：
01/01/202201/02/202201/04/2022
...should返回平均1.5值。(在这种情况下，分母是日期之间的时差。在这种情况下，在三个日期之间只有两个时标)
因为在1/1和1/2之间有1日，1/2和1/4之间有2日。
(1 day + 2 days) / 2 timespans = 1.5 avg
是否有一种LINQ方法可以做到这一点，而不必手动遍历列表中的每个列表项？
浏览 7提问于2021-11-28得票数 0
我有这样的代码来计算和绘制图像的histrogam。
colors = ('b', 'g', 'r')
for i, col in enumerate(colors):
hist = cv2.calcHist([imgDEF], [i], None, [256], [1, 256])
plt.plot(hist, color=col)
plt.show()
此代码为每种rgb颜色生成3次海图。我需要对每个直方图进行求和，以得到包含所有rgb颜色的单个时差图，因为我需要计算直方图的平均值和标准差。
因此，任何人都可以帮助我:1-
浏览 3提问于2018-05-29得票数 2
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1回答
我很难在24小时以上的时间内显示时差。现在，我正在iReport中使用以下内容
(new SimpleDateFormat("dd':'HH':'mm':'ss")).format(new Date($V{avgDuration}.longValue()*1000))
其中$V{avgDuration}是jrxml文件中的一个变量，这是两个日期之间的平均时间差(以秒计)。这里显示的是1天1小时，但我希望是25小时。我该怎么办？
浏览 9提问于2014-05-11得票数 0
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我有一只有足球比赛记录的熊猫
现在我要做的是：
>发现所有主场平均得分低于客场比赛平均分数的球队。对于每一支球队，返回球队，在主场比赛中的平均得分，在客场比赛中的平均得分。
我知道如何计算HomeScore和AwayScore的平均值：
mean_Homescore = df.groupby("Home")"HomeScore".mean()
但我不知道怎么比较他们。抱歉，如果太简单了，那就开始吧。
浏览 1提问于2018-12-04得票数 0
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我有以下数据框架：
id datetime interval
0 1 20160101 070000 NaN
1 1 20160101 080000 60
2 1 20160102 070000 NaN
3 1 20160102 073000 30
4 2 20160101 071500 NaN
5 2 20160101 071600 1
并且希望生成interval列--行之间的分钟，但仅用于相同的id &同一天，就像在示例中一样--因此在sql
浏览 3提问于2016-02-04得票数 0
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大熊猫的动态滚动功能
、、、、
我试图在Pandas中实现一个动态移动平均值和其他动态移动函数，比如std和max。“正常”和“动态移动平均”之间的区别是边缘的行为。这主要改善了两件事：
返回的数据是，而不是移位，就像“正常”移动平均一样，返回的数据涵盖了输入数据的整个范围。使用“正常”移动平均线，将根据移动平均值的窗口大小裁剪返回的数据范围。
因此，要获得动态移动平均，有多种方法，如反射，第一/最后值的重复，.对我来说，反射法就足够了。这和其他行为是在来自scripy.ndimage.filters的过滤器中实现的，例如uniform_filter1d。我看过Pandas文档，但是在rolling上我找不到任何能改变边缘行
浏览 6提问于2021-09-22得票数 1
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如何获得熊猫系列的某一长度n的滚动值？
例如，如果我有以下内容：
df = pd.DataFrame({'temperature': [0, 1, 2, np.nan, 4, 2, 0.8, 4, 8.8, 7.12]})
如何获得长度n的移动值，例如，如果n=3：
NaN，NaN，0，NaN，0，1，.，4，8.8，7.12
编辑:如果我使用熊猫滚动，如：
roll = pd.Series.rolling(df, 3).mean()
然后滚动是该系列的移动平均值。在这里，我不需要每一组移动的3个值的平均值，而是这些3个值的集合。
浏览 2提问于2018-02-20得票数 3
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我想为下面的数据制作子图。我平均和分组在一起。我想做country for x轴资源和y轴平均的子项。
country resource average
india water 76
india soil 45
india tree 60
US water 45
US soil 70
US tree 85
Germany water
浏览 0提问于2018-03-15得票数 1
有人能教我如何计算时差之间的平均值吗？例如
412.00 560.00
0 0
361.00 455.00 561.00
0 0
0 0
0 0
237.00 581.00
425.00 464.00
426.00 520.00
0 0
在正常情况下，他们把所有这些数除以总数的总和。
sum/NR
这里的挑战
列数是动态的，这意味着不是所有的行都有相同的数值列来计算平均值，例如我们有: 361.00 455.00 561.00，所以计算：(455-361)+(561-455)/2
所以，
浏览 1提问于2011-06-01得票数 2
2回答
我有这样一个数据框架：
pk_dcdata threshold last_ep diff
window
1 11075761 0.00001 4 3
1 11075768 0.00001 7 6
2 11075769 0.00001 1 -1
2 11075770 0.000
浏览 0提问于2018-07-24得票数 2
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通过下面的查询，我获得了关于特定Requesttime、Responsetime和Responsetime (diff)的统计信息。
(index=something "Request") OR (index=something "Response")
| rex field=_raw "id\":\"(?<id>[a-z0-9-]+)"
| table _time id
| stats min(_time) as Requesttime, max(_time) as Responsetime, range(_tim
浏览 12提问于2022-01-18得票数 0
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Check Out Date Check out Time Date Avail Time Avail Time Difference
01/02/18 09:05:05 01/02/18 09:06:06 00:01:01
01/04/18 09:05:05 01/03/18 09:06:06 24:01:01
我在excel中有四列，与上表完全相同。我希望公式的结果具有类似于“时差”的结果。我尝试了很多方法，但都不起作用。在我弄清楚如何得到“时间差”之后，我想对它求平均。有人能帮帮忙
浏览 14提问于2018-07-06得票数 -1
2回答
我有一个数据，它存储了股票价值在一天、一个月、三个月和一年内的变化%。
ID daychange monthchange trimonthchange yearchange
UNITY 0.001666 0.398450 0.411581 0.689139
SSOM -0.033359 0.040816 1.174840 3.047619
PNSC -0.004953 -0.053006 0.158677 0.224932
PICT -0.002027 -0.069696
浏览 3提问于2020-09-26得票数 1
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2回答
大熊猫的平均垃圾量范围
、、、
你是如何找到熊猫的平均垃圾场的？我已经使用qcut来创建回收箱，并将它们保存为dataframe中的一个新列。现在，我希望找到每个bin范围的平均值，并将其作为一个新列保存到相同的dataframe中。有什么主意吗？！
Time Value TimeBin
26.315704 2 (26.29, 26.318]
52.6705 11 (52.669, 78.893]
浏览 1提问于2022-03-09得票数 0
2回答
大熊猫的平均正常化
、、、
我正在努力实现熊猫行的平均标准化。找出熊猫中每一行的平均值，从每个元素中减去特定行的平均值。
代码：
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(4, 5)), columns=list('ABCDE'))
print (df)
A B C D E
0 53 77 34 51 41
1 44 46 6 70 31
2 52 22 95 88 13
3 77 18 88 86 20
x = pd.DataFrame(df.mean(axis = 1),co
浏览 1提问于2018-05-31得票数 3
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1回答
按产量分类大熊猫组
、、、
我有一张看起来像
name performance year
bob 50 2002
bob 90 2005
bob 82 2010
joey 50 2015
joey 85 2013
joey 37 1990
sarah 90 1994
sarah 95 2020
sarah 35 2013
我希望groupby name和计算平均performance
浏览 5提问于2022-11-28得票数 0
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3回答
我有一个在"A“列位置和"B”列值中的数据。位置在这个DataFrame中多次出现，现在我想添加第三列，在该列中存储"B“列的平均值，该列在"A”列中具有相同的位置值。
-I知道.mean()可以用来获得平均值
-I知道如何使用.loc()进行过滤
我可以在A列中列出所有唯一的值，并通过一个for循环来计算所有这些值的平均值。悬停，这在我看来很好斗。你知道怎样才能更有效地完成这件事吗？
浏览 12提问于2022-07-20得票数 0
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1回答
我有以下数据：
我试图对13个周期的指数移动平均值进行计算，但结果根本不匹配，我使用以下代码试图得到结果：
stockdata['sma'] = stockdata['close'].rolling(window = 13, min_periods=13).mean()
stockdata['ema'] = stockdata['close'].ewm(span=13, adjust=False).mean()
简单的媒体工作得很好，只有指数移动的媒体没有给出正确的值。
移动平均线的计算在“关闭”栏中进行。
ativo
浏览 2提问于2020-02-20得票数 1
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11回答
我看不出熊猫专栏的平均值。A有一个数据集。以下两种方法都没有给出列weight的平均值。
>>> allDF
ID birthyear weight
0 619040 1962 0.1231231
1 600161 1963 0.981742
2 25602033 1963 1.3123124
3 624870 1987 0.94212
下面返回几个值，而不是一个：
allDF[
浏览 3提问于2015-06-24得票数 259
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我在Pandas DataFrame中有一个时间序列，我的一列包含模型预测的每日残差。我想找出每个月的平均值，并从每一天的模型预测中减去这个月的平均值。有什么.groupby和.resample的组合，我可以用它来编码吗？
monthly_res = sve_DOC['sRes'].resample('M', how='mean')
sve_DOC['RIMsDOC2'] = sve_DOC['RIMsDOC'] - monthly_res
我可以得到每月平均，但我不知道如何确保正确的每月平均使用在每一天的模型预测
浏览 8提问于2014-06-11得票数 1
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1回答
利用agg功能围捕大熊猫
、、、
在这个群体中，C的平均值是否有任何的可能性？
df.groupby('A').agg({'B':'sum', 'C':'mean'})
浏览 3提问于2020-01-31得票数 8
2回答
我试着在下面的熊猫数据中计算出一年的滚动平均值。以下数据的“mean_1year”是使用基于月份和年份的1年计算计算的。
例如，下面的dataframe第一行的月份和年份是“05”和“2016”。因此，“mean_1year”是用2016-04年的平均“价格”计算出来的，然后是(1300+1400+1500)/3 = 1400。此外，在计算此平均值时，必须对"type“列进行筛选。由于第一行的“类型”为"A"，在计算"mean_1year“时，必须在type=="A”上过滤行，并使用'2016-04‘返回'2015-04’计算平均值。
t
浏览 4提问于2020-09-20得票数 0
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3回答
我有一个数据文件，它的值分散在几个列上。我想要计算特定列中所有项的平均值。
我查找的所有解决方案最终都给了我每一列的单独平均值或所选列的平均值。
我的Dataframe看起来是这样的：
Name a b c d
Alice 1 2 3 4
Alice 2 4 2
Alice 3 2
Alice 1 5 2
Ben 3 3 1 3
Ben 4 1 2 3
Ben 1 2 2
我希望看到b&c列中每个“Alice”值的平均值：
当我
浏览 1提问于2019-08-17得票数 3
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2回答
我试图找到每个user_id的平均月度成本，但我只能获得每个用户的平均成本或每个用户的月度成本。
因为我是按用户和月份分组的，所以无法获得第二个groupby (月份)的平均值，除非我将groupby输出转换为其他值。
这是我的df：
df = { 'id' : pd.Series([1,1,1,1,2,2,2,2]),
'cost' : pd.Series([10,20,30,40,50,60,70,80]),
'mth': pd.Series([3,3,4,5,3,4,4,5])}
浏览 3提问于2016-10-16得票数 13
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5回答
Y1961 Y1962 Y1963 Y1964 Y1965 Region
0 82.567307 83.104757 83.183700 83.030338 82.831958 US
1 2.699372 2.610110 2.587919 2.696451 2.846247 US
2 14.131355 13.690028 13.599516 13.649176 13.649046 US
3 0.048589 0.046982 0.046583 0.046225 0.05
浏览 2提问于2015-11-17得票数 77
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我正试图找到一种最有效的方法来构建两个具有if条件的单独列表，以求函数返回的布尔值。
trunc_keys列表包含的字符串元素不超过15个。测试由10个元素组成。
共同职能：
def is_trunc(key):
# about 10 lines of string manipulation that ultimately returns boolean
方法1:
trunc_key_list = [key for key in trunc_keys if is_trunc(key)]
bad_key_list = [key for key in trunc_keys if not
浏览 1提问于2019-06-12得票数 0
我有一个包含以下列的表：- local_id、time_in、time_out、time_out、date、date、employee_id，我必须在PSQL中每月计算平均工时(这将由time_out和time_in计算)。我不知道该怎么做，正在考虑使用date_part函数.以下是表中的详细信息：
local_id | time_in | time_out | date | employee_id
---------+----------+----------+------------+-------------
7 | 08:00:00 | 17:
浏览 2提问于2020-02-19得票数 0
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我有一个简单的测试代码如下所示，我想知道每个部门的平均工资。特别是“销售”，但当我在“部门”上使用“群比”时，我得到了所有部门的平均值。
df = pd.DataFrame({"Dept":["sales", "engg", "mkt", "sales", "engg","mkt", "sales", "sales", "engg", "mkt"],"Salaries": [10,5,20,15,60,2
浏览 1提问于2018-04-30得票数 0
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2回答
我在使用pandas创建平均值时遇到了问题。我的问题是，我想要创建每个冬季的11月、12月、1月、2月、3月的平均值，但它们落在不同的年份，因此我不能只计算一个日历年内这些值的平均值。我尝试将数据细分为两个datetime对象，如下所示。 nd_npi_obs = ndjfm_npi_obs[ndjfm_npi_obs.index.month.isin([11,12])]
jfm_npi_obs = ndjfm_npi_obs[ndjfm_npi_obs.index.month.isin([1,2,3])] ..however我在处理日期(年份)时遇到了问题，以便计算一个简单的平均值。我对熊
浏览 28提问于2019-01-24得票数 2
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6回答
我有一个熊猫-数据，并使用resample()计算平均值(例如，每日或每月的平均数)。下面是一个小例子。
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=100)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 1), index=dates, columns=['A'])
A
2000-01-01 -1.210683
2000-01-02 2.242549
2000-01
浏览 4提问于2013-11-19得票数 76
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来自 的
let puppies = realm.objects(Dog.self).filter("age < 2")
如果我在同一个对象集(例如，)上调用这个操作(filter(“age< 2"))，那么会优化这个吗？
换句话说，一旦调用了筛选器操作，如果数据库没有更改，领域是否跟踪结果并重用它(节省计算时间)？
这将导致两种不同的计算时间(第一次时间应该更长，第二次时间更快)--尽管对于具有当今平均计算能力的小型数据集来说，时差最小，但对于较大的数据集来说可能很重要。
浏览 4提问于2017-01-17得票数 0
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1回答
处理平均大熊猫的NaN值
、、、
我计算了df中列中包含的值的平均值如下：
meanBpm = df['tempo'].mean()
平均值是为一周中不同的日子计算的，在某些日子里，我期望返回的值是返回的，而对于其他的日子，它返回NaN。这是因为有可能在某一天的bpm (节拍栏)不存在，因为例如我没有听过任何歌曲。我想用默认值0或-1替换这些NaNs。
编辑:我解决了，非常感谢大家的回复。
浏览 2提问于2022-02-10得票数 0
2回答
我想对我的Dataframe进行分组，然后计算每个组的虚拟发生的平均数。
df3 = pd.DataFrame({'Number':['001','001','001','002','002','002','002'],
'name':['peter','chris','meg','albert','cathrine','leo
浏览 2提问于2019-07-20得票数 0
1回答
我有一个具有以下结构的dataframe：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"date": ["2020-01-01", "2020-01-02", "2020-01-03", "2020-01-04"] * 2,
"group": ["A", "A", "A", "A", "B", "
浏览 5提问于2022-04-26得票数 1
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1回答
大熊猫的加权平均数据
、、、
我想得到下面三列的加权平均数，这是我尝试过的。
data = [[10,20,30], [20,30,10],[30,40,50],[10,15,20]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['size', 'price','distance'])
我的平均体重是0.3*size+0.5*price+0.2*distance
df['weighted_mean']=df[[0.3*'size',0.5*'price',0.2*'distance
浏览 1提问于2019-07-20得票数 1
1回答
Dataframe有两个列-1和item-2，我希望为项目-2中的item-1值和条目-1中的item-2值的所有行查找购买和出售列的平均值。
在这里，项目1中的第一行的值是A，项目2、4和6的值为A，因此avg-item 1- buy应该是这些索引的买入值的平均值。
同样，第2项中第一行的值为C，项目1在索引2和5处的值为C，因此avg-item 2- buy应是这些索引的买入值的平均值。
预期结果：
浏览 2提问于2022-07-26得票数 1
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很抱歉，如果以前有人问过类似的问题，我到处找，但找不出解决办法。
我的数据如下所示，除了更多的学科(数学、科学、历史等)：
data = {'Group':['Winner','Winner','Loser','Loser'],
'MathStudy': ['Read','Read','Notes','None'],'ScienceStudy': ['Tutor','Read
浏览 3提问于2021-02-23得票数 0
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我想计算对应于给定数据的平均值的直方图bin：
class Area
0 1-10 1.675883e+06
1 11-20 1.026733e+06
2 21-30 6.102651e+05
3 31-40 6.281576e+05
4 41-50 4.710967e+05
5 51-60 4.236068e+05
6 61-70 4.015372e+05
7 71-80 3.619052e+05
8 81-90 3.386376e+05
9 9
浏览 4提问于2016-05-16得票数 1
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大熊猫随条件滚动
、、、、
我有一个数据集，其中包含关于每个用户每个月登录次数的信息。我还有几个月是使用外部逻辑选择的。我想为那些需要测试的月份计算未来4个月的平均值，避免计算来自不同用户的登录数。
这里有一些示例代码：
import pandas as pd
data = [
{ 'user': 'Mick', 'Month' : 4, 'logins': 5, 'test': True },
{ 'user': 'Mick', 'Month' : 5, 'logins':
浏览 4提问于2022-10-03得票数 2
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我的数据看起来像这样
# pubdate lang Count
# 0 20140619 en 3
# 1 20150308 en 1
# 2 20140207 en 1
# 3 20180319 en 1
# 4 20150223 en 1
我想将计数正常化，用它本身除以平均数/年。
例如，下面是表的结尾
# pubdate lang Count
# 0 20140619 en 1.5
# 1 20150308 en 1
# 2 20140207 en 0.5
# 3 20180319 en 1
# 4 20150223
浏览 1提问于2020-07-04得票数 0
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假设您有一些事务ID和时间戳的日志
12:00: transactionID1 handled by funcX
12:01: transactionID2 handled by funcX
12:03: transactionID2 handled by funcY
12:04: transactionID1 handled by funcY
我想得到同一事件的两个日志与聚合(例如sum、avg)时间差之间的时间。
例如，对于transactionID1，时间差异为(12:04 - 12:01) 3 1min，对于transactionID2，时间差异为(12:03 - 12:02) 1 1
浏览 2提问于2020-07-30得票数 10
1回答
大熊猫滚动日数的计算
、、、
我从csv中获取了一些数据，并将其放入数据框架中：
from pandas import read_csv
df = read_csv('C:\...', delimiter = ',', encoding = 'utf-8')
df2 = df.groupby(['i-j','day'])['i-j'].agg({'count'})
我想为每一个“i-j”计算他们计数的七天移动平均值。首先，我想我需要把零计数的日子加到桌子上。有什么简单的方法可以通过修改上面的代码来做到这
浏览 0提问于2014-12-13得票数 2
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最近，我使用timeit模块对python进行了非常简单的性能测试。结果让我大吃一惊：x=x+x消耗的时间大约是的125倍， of x+x还是y=x+x,？为什么？！我真的希望有人能给我一些提示，也许我用错了时间？谢谢!
请注意，y=x+x;x=y和x=x+x…一样慢但是x=x+47和x+x一样快
testBasicOps()
Testcase=“通行证”，时间间隔:0.001487秒
testcase="x=47"，时差:0.002424秒
testcase="x=94"，时差:0.002423秒
testcase="x=47*2"，时差:0
浏览 1提问于2012-06-30得票数 2
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