我正在将Python中的一段代码转换为R,以便在和重复时定位一系列数字的位置。翻译对我来说是一对一的,但是python代码只需要不到一秒的时间来执行,而R代码需要大约一个小时。我想知道我是否遗漏了这两种语言的数据结构中的任何东西。为什么在执行代码时会有这么大的时间差?当我用R编写以下Python代码时,还有什么更好或更有效的替代方案?
Python:
def calculate(data):
found = set([0])
total = 0
while True:
for num in data:
total = total
我正在将Python类翻译到Matlab。其中大部分都是简单明了的,但我对Python语法不太熟悉(我很少使用它)。我被困在以下几个方面:
# find the basis that will be uncorrelated using the covariance matrix
basis = (sqrt(eigenvalues)[newaxis,:] * eigenvectors).transpose()
有人能帮我弄清楚Matlab的语法是什么吗?
我在谷歌上发现,np.newaxis增加了数组的维数,而transpose非常清楚。因此,对于newaxis来说,在matlab中使用cat
我是julia的新手,我正在努力将julia代码重写为python代码。我看到了一些使用.==表达式的代码。我不明白这是什么意思。所以我在网上搜索了一下,但是没有找到答案。谁能告诉我julia中的.==和python中的等价物是什么? 仅供参考,它是这样写的。 x = sum(y .== 0) # y is array
我用Python编写了以下代码:
class DisjointSet:
def __init__(self, n):
self.parent = list(range(n))
self.rank = [0 for x in range(n)]
def find(self, v):
if v != self.parent[v]:
self.parent[v] = self.find(self.parent[v])
return self.parent[v]
其余的代码在“代码复杂度”方面是相
我开始探索python,并尝试用$\pi$做一些计算。下面是我如何获得$\pi$的:
import math as m
m.pi
但有人建议使用numpy而不是数学:
import numpy as np
np.pi
我的问题是,这两者之间有什么区别,在某些情况下,我们应该选择使用一个而不是另一个吗?
我有一个32位的数字,我想把最后16位设置为零。在Python中:
#a is in base 10
In [143]: a
Out[143]: 536899058
通常,我会做一些明智的,介于数字和位掩码之间。
# 11111111 11111111 00000000 00000000 is 4294901760 in base 10
In [145]: a & 4294901760
Out[145]: 536870912L
在这种特殊情况下,将(数字向右)移动16位,然后将移动回左 16位,这是否有什么缺点?
In [146]: (a >> 16) << 1