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有个简单的运算, ; ; ; i < n ; i ++) { ; j < n; j ++) { lResult += (ulong) ( i * j ); } } return lResult; 阶乘,如果使用Python, c++和C#来运算,哪个会更快呢? 首先,Python直接就淘汰了,大概使用了90秒. 我感觉C++肯定会非常优秀,我使用的是g++编译器. 确实非常优秀,使用了1.5秒!60倍于Python的速度! 感觉C#会不会介于两者之间? 最后测试,C#运行下来,居然用了0.5秒…

Javascript中常见的遍历数组的方法 1.for循环 for(var i = 0; i < arr.length; i++) { // do something. } 2.for循环的改进版 for(var i = 0, len = arr.length; i < len; i++) { // do something. } 3.数组的forEach方法 arr.forEach(function() { // do something. }); 4.数组的map方法 arr.map(fu…

什么叫序列化?简单来讲就是将内存中的变量数据转而存储到磁盘上或是通过网络传输到远程. 反序列化是指:把变量数据从序列化的对象重新读到内存里. 下面我们一起来看看,python里面序列化常用的json. pickle .marshal工具.以及他们之类的一些功能对比. 1. 闲扯一下:文件 平日里,大家接触到的更多的是二进制文件,比如word文档,图片,视频,音频等.为了保存和读取这些不同文件,各自都规定了各自的文件格式,这些格式是各自存储的规范.同时为了让保存的文件更小便于传输(比如,视频通过网…

Python获取文件名的方法性能对比 前言:平常在python中从文件夹中获取文件名的简单方法   os.system('ll /data/')   但是当文件夹中含有巨量文件时,这种方式完全是行不通的: 在/dd目录中生成了近6百万个文件,接下来看看不同方法之间的性能对比  快速生成文件的shell脚本 for i in $(seq 1 1000000);do echo text >>$i.txt;done  1.系统命令 ls -l # 系统命令 ls -l import time imp…

一.numpy库与matplotlib库的基本介绍 1.安装 (1)通过pip安装: >> pip install matplotlib 安装完成 安装matplotlib的方式和numpy很像,下面不再介绍. 2.作用 (1)numpy:科学计算包,支持N维数组运算.处理大型矩阵.成熟的广播函数库.矢量运算.线性代数.傅里叶变换.随机数生成,并可与C++/Fortran语言无缝结合.树莓派Python v3默认安装已经包含了numpy. numPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组…

一.MumPy:数组计算 1.NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.它是pandas等其他各种工具的基础.2.NumPy的主要功能: ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间 无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数 *读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具 *线性代数.随机数生成和傅里叶变换功能 *用于集成C.C++等代码的工具 3.安装方法:pip install numpy4.引用方式:import numpy as np 二.NumPy:ndarray-多维数组…

查看 numpy 数据类型和 Python 原生数据类型之间的对应关系: In [51]: dict([(d, type(np.zeros(1,d).tolist()[0])) for d in (np.float32,np.float64,np.uint32, np.int16)]) Out[51]: {numpy.float32: float, numpy.int16: int, numpy.uint32: int, numpy.float64: float} 1. 使用 np.asscal…

用于科学计算的 Python 发行版: 1.Anaconda  https://www.continuum.io/    公司continuum.  有商业版本. Anaconda is the leading open data science platform powered by Python. The open source version of Anaconda is a high performance distribution of Python and R and include…

一.数组的运算 数组的运算可以进行加减乘除,同时也可以将这些算数运算符进行任意的组合已达到效果. >>> x=np.arange() >>> x array([, , , , ]) >>> x= >>> x=np.arange() >>> x+ array([, , , , ]) >>> x- array([-, -, -, -, -]) >>> x* array([, , , ,…