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沙龙
1
回答
numpy数组处理比列表处理python花费更多的时间。
、
这是我的代码:from datetime import datetime ''' n = int(input("enter the range")) result =
pythonsum
(n) delta = datetime.now
浏览 1
提问于2018-03-09
得票数 2
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2
回答
numpy vs列表理解,哪个更快?
、
datetime a = numpy.arange(n) ** 2 return a + b return [a[i] + b[i] for i in range(n)] start = datetime.now() c1 =
pythonsum
浏览 1
提问于2012-03-15
得票数 6
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2
回答
numpy初学者数组普通python与numpy向量:错误结果
、
、
下面是代码:from datetime import datetime a = range(n)= numpy.arange(n) ** 3 return c start = datetime.now()delta = datetime.now()-start print "The last 2 elements of the su
浏览 0
提问于2012-08-27
得票数 1
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1
回答
使用NumPy时的长整数
、
np a = np.arange(n) ** 2 c = a + b b[i] = i ** 3 c =
pythonsum
浏览 2
提问于2017-04-22
得票数 4
回答已采纳
1
回答
Numpy错误: power中遇到的无效值
、
、
test1_numpy.py:6: RuntimeWarning:在power b= numpy.arange(n) ** 3中遇到的无效值 def
pythonsum
浏览 3
提问于2012-02-04
得票数 12
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2
回答
Tkinter Button部件
、
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、
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几天前,我试图在sql.connector和tkinter之间创建连接,但我注意到Button小部件和命令选项存在问题,所以我尝试使用tkinter创建一个简单的程序,而不使用mysql.connector,但仍然存在问题,下面是我的代码,Button小部件无法工作:t2=IntVar() var1 = int(t1.get()) return var1 + var2 win.geometry("
浏览 6
提问于2022-06-18
得票数 0
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1
回答
这些清单理解是最快的方式吗?
、
、
{x:x*x+x*x*x for x in range(n)} return list(a.values()) d['DC'] = datetime.now() - start c =
pythonsum
浏览 0
提问于2013-03-04
得票数 3
回答已采纳
4
回答
如何计数图像中的亮像素?
、
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如何使这段代码打印200多个明亮像素的总数:img = input("File name: ")for y in range(img.height): pixel = img.getpixel((x, y)) print(pixel,"pixels are bright.") 现在,它正在打印,在新行上的每一个像素都超过200个,但是我只想要一个
浏览 0
提问于2017-11-27
得票数 2
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7
回答
在PySpark数据中添加列和作为新列
、
、
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我使用的是PySpark,我有一个带有一堆数字列的。我想要添加一个列,它是所有其他列的总和。df.withColumn('total_col', df.a + df.b + df.c)
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提问于2015-08-12
得票数 46
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1
回答
使用Gekko优化,为什么我的模型构建比我的求解者慢得多?
我正在开发一个相当大的MINLP,其模型大小约为27万个变量和方程--5,000个二进制文件。在使用Gekko与APOPT解决程序,我可以解决问题约868秒(不到15分钟)。然而,为了增加内存,在超级计算机上解决这个问题,需要大约27个小时才能得出结果。我很好奇,如果是这样的话,还是在Gekko有其他的选择呢?(因为我更喜欢用Python编写代码),在应用程序中,我需要使用不同上传的exc
浏览 5
提问于2020-01-17
得票数 6
3
回答
为什么`np.sum(range(N))‘非常慢?
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我看到了一个关于python循环速度的,其中解释说,执行sum(range(N))比手动遍历range并将变量添加到一起要快得多,因为前者在C中运行是因为使用内置函数,而在后者中,求和是在(慢速) python中完成的。当将numpy添加到混合时,我很好奇会发生什么。正如我所预期的,np.sum(np.arange(N))是最快的,但是sum(np.arange(N))和np.sum(range(N))甚至比执行朴素的for循环还要慢。下面是我用来测试的脚本,在我知道的地方(大部分是从视频中获取的),以及我在我的机器上获得的结果(python 3.10.0,numpy 1.
浏览 21
提问于2021-10-15
得票数 30
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