更改%timeit默认行为
是指修改在Python中使用%timeit魔术命令时的默认行为。%timeit是IPython中的一个内置命令，用于衡量代码的执行时间。
默认情况下，%timeit命令会执行一段代码多次，并测量每次执行的时间，然后给出平均执行时间和标准差。如果要更改%timeit默认行为，可以使用不同的参数和选项来定制测量行为。
下面是一些常见的%timeit命令的参数和选项：
-n参数：指定代码执行的次数。例如，%timeit -n 1000表示执行代码1000次。-r参数：指定重复测量的次数。例如，%timeit -r 5表示重复测量5次，并给出平均执行时间和标准差。-t选项：输出每次执行的时间。-q选项：只输出最后的平均执行时间和标准差。-p选项：打印执行时间的精度。
更改%timeit默认行为可以根据具体需求来定制代码执行时间的测量。例如，如果想要更精确地测量执行时间，可以增加重复测量次数；如果只关注最终的平均执行时间，可以使用-q选项。
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1回答
我正在尝试使用%timeit魔法，但它给了我一个我不想要的结果。ipython实例运行的代码是： import numpy as npb = np.random.random((1024,1024))
%timeit我想知道如何改变这个魔法的默认行为
浏览 17提问于2019-06-24得票数 0
2回答
在命令行中，我可以：根据医生的说法：
如果没有给出-n，则通过尝试连续的10次幂计算出合适的循环数，直到总时间至少为0.2秒为止。这很好，但是在我的程序中使用timeit时，我如何才能得到相同的行为呢？如果我忽略了number调用的timeit.timeit参数，那么它将简单地默认为1000000。
浏览 7提问于2012-04-24得票数 2
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从java调用python源代码。这是正确的，但时间是非常重要的，对于端python源的所有时间都不到1秒，但是加载/导入RandomizedPCA的时间大约是3 second.this行：因此，我需要一个加载/导入这个更快(不到1秒)的方法。我认为一种方法是永远在内存中加载这个库，这有助于解决这个问题，但没有找到它。
浏览 2提问于2016-12-20得票数 0
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我正在学习python，我只是在玩timeit模块，当我意识到一种我无法解释的奇怪行为时。#test.py
return {x: x for x in I}
那么这两种说法有什么区别吗？
浏览 1提问于2014-03-14得票数 1
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我遇到了timeit魔术函数的奇怪行为。def f(S): pass引发TypeError: 'int' object is not iterable。这就是%timeit f(set([3]))工作的时候，%timeit f({1,2})也工作的时候。
为什么会发生这种情况？
浏览 0提问于2017-11-21得票数 1
1回答
下面是我的代码： import time
def wrapper(): func(__name__} executed in {end - start} second(s)')
def import_matplotlib():import matplotlib.pyplot
def import_numpy():
import
浏览 18提问于2021-04-18得票数 0
1回答
我试了个小测试： return "hi"
return a
# 6.028764325194061
timeit.timeit("g()", globals={"g":
浏览 1提问于2019-10-17得票数 1
1回答
Numpy舍入性能
、、、、
我从numpy (版本1.10.4)中看到了一些非常令人惊讶的行为。print('type(a): ', type(b))print('round(b):', round(b))%timeit round(b)
b: 0.30105
浏览 1提问于2016-05-19得票数 1
1回答
对于普通的std，无论我将其默认值保留为1还是指定0，速度都是相同的。有没有办法以更快的速度复制ddof=1行为(我经常运行这些std计算)？import pandas as pdtest = pd.DataFrame(np.random.rand(100000,10))
100 loops, best of 3: 18.2 ms per loop100 loops, best of 3: 18.3
浏览 0提问于2018-03-29得票数 2
回答已采纳
packet_list_1)对长度为1的列表进行筛选需要花费481ns，而使用pickle.dumps(packet_list_1, protocol=4)调用则需要733 ns，显式地传递协议而不是回到默认状态For a list with length 1_000_000 it's 32 ms vs 32.4 ms (~1.13% penalty).我已经为实例、列表、数据集和数组找到了这种行为，到目前为止我已经测试了这些行为。对于dicts，我注意到在某一点上出现相反的效果，因此对
浏览 4提问于2017-12-19得票数 2
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4回答
为什么二等分比排序慢
、、、
更有经验的用户可以解释一下这种行为吗？下面是我用来测试计时的代码。import timeit
import randoma = range(100000)"""
b.append(i)"""
b = [] bisect.insort(b, i)
&
浏览 0提问于2016-07-27得票数 6
这是正常行为吗？是内置sqlite3模块中的错误吗？import pathlibimport timeit
db_path = pathlib.Path("."""
test_do(sqlslow)
print(f"sqlslow: {timeit.default_timer()- starttimeslow}&qu
浏览 16提问于2020-01-27得票数 0
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1回答
: setup = '''generator = my_module.any_func(1, 'two')Out[10]: 4.6911962032318115In [11]:timeit
浏览 0提问于2016-03-31得票数 1
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def ef(): return D['a'] i
浏览 4提问于2015-02-13得票数 15
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1回答
我发现使用python的不同特性创建对象的行为具有不同的性能。.:
326 µs ± 34.9 µs per loop (mean ± std.lon=0.0, lat=0.0): ...: self.lat = lat名称：
In [2]: Position = na
浏览 2提问于2020-07-15得票数 8
1回答
我遇到了一些奇怪的行为，试图对python脚本进行计时。timeit.repeat(stmt="exec(open('foobar.py').read())", repeat=1, number=1)>", line 204, in repeat File "/usr/lib/python3.7/timeit
浏览 7提问于2020-03-12得票数 2
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>>> sum([['a'], ['b']], [])它本质上与['a', 'b']>>> from string import ascii_lowe
浏览 3提问于2016-11-18得票数 4
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当我在timeit()之外运行下面的代码时，它似乎是瞬间完成的。但是，当我在timeit()函数中运行它时，它花费的时间要长得多。为什么？>>> import timeit>>> t.timeit()使用:Python3.1 (x86)
浏览 1提问于2009-08-10得票数 19
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2回答
我有一段简单的代码，它帮助我测量使用__slots__的类是如何执行的(取自)： class Obj(object):('test_slots()', 'from __main__ import test_slots').timeit(10000)timeit(10) - 0.067s
浏览 5提问于2014-04-14得票数 8
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