import numpy as np #一元函数 #绝对值计算 a = -1b = abs(a)print(b)输出: 1 #开平方计算 a = 4b = np.sqrt(a)print(b)输出: 2.0 #平方计算 a = 12b = np.square(a)print(b)输出:144 #e的指数 a = np.exp(1)b = np.exp(2) print(a)print(b)输出:2.718281828459045 7.38905609893065 #对数#以e为底数 a = np

import numpy as np #创建ndarray# data1 = [6, 5, 7, 1, 3]# arrl = np.array(data1)# print(arrl)#多维列表创建ndarraydata2 = [[3, 4, 2], [1, 8, 9]]arr2 = np.array(data2)## print(arr2)## asrr1 = np.asarray([2, 3, 4])# print(asrr1)## asrr2 = np.asarray([[2, 1, 3,

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> np.std(a) # 计算全局标准差 1.1180339887498949 >>> np.std(a, axis=0) # axis=0计算每一列的标准差 array([ 1., 1.]) >>> np.std(a, axis=1) # 计算每一行的标准差 array([ 0.5, 0.5])

Python 的 3.9.0 版本正在开发中,计划在 2020-10-05 发布 final 版本. 官方在 changelog 中披露了很多细节,其中有一项"vectorcall"特性是最容易被接受的,本文打算带大家先来一探究竟. 事实上,早在 Python 3.8 版本中就已部分地实现了 vectorcall,只不过它是暂时性的,被隐藏起来了,按计划是在 3.9 版本中实现完全体.下图是 3.8 版本中的简介: 那么,什么是 vectorcall 呢?它会带来哪些变化呢? &quo

​  前言 本文主要探究了轻量模型的设计.通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积网络,从而获得更好的性能. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. ​ 论文:https://arxiv.org/abs/2203.03952 代码:https://github.com/hkzhang91/EdgeFormer 核心内容 本文主要探究了轻量模型的设计.通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积

python多进程和多线程谁更快 python3.6 threading和multiprocessing 四核+三星250G-850-SSD 自从用多进程和多线程进行编程,一致没搞懂到底谁更快.网上很多都说python多进程更快,因为GIL(全局解释器锁).但是我在写代码的时候,测试时间却是多线程更快,所以这到底是怎么回事?最近再做分词工作,原来的代码速度太慢,想提速,所以来探求一下有效方法(文末有代码和效果图) 这里先来一张程序的结果图,说明线程和进程谁更快 一些定义 并行是指两个或者多个事件

不论什么语言,我们都需要注意性能优化问题,提高执行效率.选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了Python作为脚本语言的不足之处,那就是执行效率和性能不够亮.尽管Python从未如C和Java一般快速,但是不少Python项目都处于开发语言领先位置. Python很简单易用,但大多数人使用Python都知道在处理密集型cpu工作时,它的数量级依然低于C.Java和JavaScript.但不少第三方不愿赘述Python的优点,而是决定自内而外提高其性能.如果你想让Python在同一

source: https://swtch.com/~rsc/regexp/regexp1.html translated by trav, travmymail@gmail.com 引言 下图是两种正则匹配算法的对比图,其中左边的是许多语言都作为标准使用的算法,而右边的算法则鲜为人知,它是多个版本的awk和grep程序所使用的算法.这两种算法有着惊人的不同表现: 注意到Perl需要大约60秒的时间来匹配长度为29的字符串,而Thompson NFA算法只需要20微秒,两者相差了上百万倍.不仅如

Python猫注: 在今年 5 月的 Python 语言峰会上,Guido van Rossum 作了一场<Making CPython Faster>的分享(材料在此),宣告他加入了激动人心的"香农计划",旨在 4 年内提升 Python 性能至 5 倍.近日,Guido 上了一档英文播客节目(时长 30 分钟),谈论了他正在做的与高性能相关的工作,解答了几个问题.播客作者整理了一份内容纪要,本文是对该纪要的翻译.注:文末有音频及文稿下载 作者:Software at S

解决两个问题: (1)Import Error: No module named numpy (2)Python version 2.7 required, which was not found in the registry (1)这种错误是因为没有安装numpy科学计算库,因此需要安装此模块. 首先下载正确的exe安装文件:numpy-MKL-1.8.0.win-amd64-py2.7.exe. 接着我们双加打开安装文件,点击运行按钮 安装过程很简单,点击下一步 在第一步,如果你看到自己的

1.基本类型(array) import numpy as np a=[1,2,3,4] b=np.array(a) #array([1,2,3.4]) type(b) #<type 'numpy.ndarray'> b.shape #(4,) c=[[1,2],[3,4]] #二维列表 d=np.array(c) #二位numpy数组 d.shape #(2,2) d.max(axis=0) #找维度0,列的最大值,即最后一个维度上的最大值,array([3,4]) d.max(axis=1

关注之后加星标,江湖要事早知道 ​ 文章来源:jb51.net 有一种语言堪称比语言排行榜前五热门选手的Python.Java更快,它就是GO语言. Go于2009年11月正式宣布推出,成为开放源代码项目,并在Linux及Mac OS X平台上进行了实现,后来追加了Windows系统下的实现.在2016年,Go被软件评价公司TIOBE 选为“TIOBE2016 年最佳语言”. 目前,Go每半年发布一个二级版本(即从a.x升级到a.y). 在Go语言面世后的9年,有很多公司开始使用Go语言开发自己

vue3.0和2.0的区别Vue-cli3.0于 8月11日正式发布,看了下评论,兼容性不是很好,命令有不少变化,不是特别的乐观vue3.0 的发布与 vue2.0 相比,优势主要体现在:更快.更小.更易维护.更易于原生.让开发者更轻松:更快 1.virtual DOM 完全重写,mounting & patching 提速 100%: 2.更多编译时 (compile-time)提醒以减少 runtime 开销: 3.基于 Proxy 观察者机制以满足全语言覆盖以及更好的性能: 4.放弃 Ob

按照发布计划,Python 3.11.0 将于 2022 年 10 月 24 日发布. 据测试,3.11 相比于 3.10,将会有 10-60% 的性能提升,这个成果主要归功于"Faster CPython"项目,即"香农计划". 关于"香农计划"的详情,可查看 Python 之父的主题分享,以及他的一则播客访谈. 3.11 版本为 Python 的提速开了一个激动人心的好头.接下来,3.12 还会有更多动作. 以下文章翻译自"香农计划

xgboost的出现,让数据民工们告别了传统的机器学习算法们:RF.GBM.SVM.LASSO.........现在,微软推出了一个新的boosting框架,想要挑战xgboost的江湖地位.笔者尝试了一下,下面请看来自第一线的报告. 包含以下几个部分: 一. 基本介绍 二.  XGBOOST原理及缺点 三. LightGBM的优化 四. 建模过程(python) 五. 调参 一. 基本介绍 LightGBM 是一个梯度 boosting 框架,使用基于学习算法的决策树.它可以说是分布式的,高效

Python Numpy基础教程 本文是一个关于Python numpy的基础学习教程,其中,Python版本为Python 3.x 什么是Numpy Numpy = Numerical + Python,它是Python中科学计算的核心库,可以高效的处理多维数组的计算.并且,因为它的许多底层函数是用C语言编写的,所以运算速度敲快. 基础知识 ndarray NumPy的主要对象是同类型的多维数组ndarray.它是一个通用的同构数据多维容器,所有的元素必须是相同类型的,并通过正整数元组索引.利

NumPy介绍   NumPy(Numerical Python)是一个开源的Python科学计算库,用于快速处理任意维度的数组. NumPy支持常见的数组和矩阵操作.对于同样的数值计算任务,使用Numpy比直接使用Python要简洁的多. NumPy使用ndarray对象来处理多维数组,该对象是一个快速而灵活的大数据容器. 为什么要学NumPy 1. 快速 2. 方便 3. 科学计算的基础库 NumPy的优势 对于同样的数值计算任务,使用NumPy要比直接编写Python代码便捷得多; Num

基于Javascript的动画暗中同CSS过渡效果一样,甚至更加快,这怎么可能呢?而Adobe和Google持续发布的富媒体移动网站的性能可媲美本地应用,这又怎么可能呢? 本文逐一遍览了基于Javascript的DOM动画库,如Velocity.js和GSAP,看其是如何比jQuery和CSS动画效果更具性能的. jQuery 让我们先从基础的开始: JavaScript 和 jQuery 被错误的混为一谈了. JavaScript 动画是很快的. jQuery 把它放慢了下来.为什么?因为 —

英文原文:https://davidwalsh.name/css-js-animation 原作者Julian Shapiro是Velocity.js的作者,Velocity.js是一个高效易用的js动画库.在<Javascript网页动画设计>一书中对这个库有很多更具体的剖析,对Velocity及JS动画感兴趣的可以一看. 基于Javascript的动画怎么可能总是和 CSS transition 一样快,甚至更快呢?到底是什么秘密呢?Adobe 和 Google 是怎么做到让他们的富媒体移

关于reflowreflow(英音:[ri:’fləu] 美音:[ri’flo])在词典中的解释是回流,逆流.而在web应用中,翻译为回流有些牵强.我个人觉得,理解为回炉(重新塑形),似乎更加形象一点.举个例子,页面上节点是以树的形式展现的.假如我使用JavaScript砍掉一个节点,这棵树为了不脱节,肯定要重新梳理一遍,将砍掉的那个断点重新结合起来又形成一颗完整的树,而这个结合梳理过程就是这里的reflow,所谓回流,就是由于某些原因(如修改),要将元素回过头来重新“流”一遍.而本译文的重点就