我决定学习如何在Python中实现多线程,并做了一个比较,看看在双核CPU上我会获得什么样的性能提升。我发现我的简单多线程代码实际上比顺序等效代码运行得慢,我不知道为什么。() for x in xrange(20000000)])
在我的Intel Core2 Duo上,ox()大约需要6秒才能完成,而ox();ox()大约需要12秒。然后,我尝试从两个线程调用ox(),看看完成的速度有多快。我怀疑ox()正在被自动并行化,因为如果我查看Windows任务管理器的性能选项卡,并在我的<
遵循安装的说明(包括显式安装spatialindex)之后,使用pip install osmnximport osmnx as oxG = ox.graph_from_place('Manhattan Island, New York City, New York, USA', network_type='drive')在项目的中,我
考虑到python的巨大优势,我花了几个月的时间开始使用python。但是最近,我用scipy中的odeint解了一个微分方程。但是在集成过程中,实现的功能并不能像预期的那样工作。在这种情况下,我想要解决一个微分方程系统,其中一个初始条件(x)根据变量在积分过程中达到的值而变化(在4-5之间)(它是通过if结构在函数内部编程的)。#Yield for XOHO,Stor formation per SB (Aerobic)
YStor_OHO_Ox=0.63 #Yie