def Sum(n): #定义一个函数(注意:格式对齐,否则会出错) a=list(range(n)) b=list(range(0,50000*n,5)) c=[] for i in range(len(a)): c.append(a[i]**2+b[i]**3) return c print(Sum(20)) import numpy as py def pySum(n): a=py.array(range(n)) b=py.array(range(0,500000*n,n)) c=[] f

http://blog.csdn.net/u014374284/article/details/45420645 一.NumPy简介 NumPy的全名为Numeric Python,是一个开源的Python科学计算库,它包括: 一个强大的N维数组对象ndrray: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数 NumPy的优点: 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: NumPy中的

w http://www.numpy.org/ NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python. It contains among other things: a powerful N-dimensional array object sophisticated (broadcasting) functions tools for integrating C/C++ and Fortran code u

why 回顾我的数据分析入门, 最开始时SPSS+EXCEL,正好15年初是上大一下的时候, 因为统计学的还蛮好的, SPSS傻瓜式操作,上手挺方便,可渐渐地发现,使用软件的最不好的地方是不够灵活, 不能为所欲为**, 编程语言才是最灵活的, 最还是用R, 命令式的, 也是感觉不太好是, 于是开始Python来进行数据分析处理. 我当时看的是 2012年的第一版, 还是中文的, 感觉爱得不行, 后才到17-18年在github发现作者整了第二版,从Python2 ->Pyhotn3,主要是这本书

一.背景 本人准备用python做图像和视频编辑的操作,却发现opencv和PIL的效率并不是很理想,并且同样的需求有多种不同的写法并有着不同的效率.见全网并无较完整的效率对比文档,遂决定自己丰衣足食. 二.目的 本篇文章将对Python下的opencv接口函数及PIL(Pillow)函数的常用部分进行逐个运行并计时(多次测算取平均时间和最短时间,次数一般在100次以上),并简单使用numba.ctypes.cython等方法优化代码. 三.测试方法及环境 1.硬件 CPU:Intel(R) C

目录 ndarray是什么 ndarray的设计哲学 ndarray的内存布局 为什么可以这样设计 小结 参考 博客:博客园 | CSDN | blog 本文的主要目的在于理解numpy.ndarray的内存结构及其背后的设计哲学. ndarray是什么 NumPy provides an N-dimensional array type, the ndarray, which describes a collection of "items" of the same type. Th

NumPy之:ndarray中的函数 目录 简介 简单函数 矢量化数组运算 条件逻辑表达式 统计方法 布尔数组 排序 文件 线性代数 随机数 简介 在NumPy中,多维数组除了基本的算数运算之外,还内置了一些非常有用的函数,可以加快我们的科学计算的速度. 简单函数 我们先看下比较常见的运算函数,在使用之前,我们先构造一个数组: arr = np.arange(10) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 计算数组中元素的开方: np.sqrt(arr) ar

之前一篇里写过字符串常用类的三种方式<java中的字符串相关知识整理>,只不过这个只是分析并不知道他们之间会有多大的区别,或者所谓的StringBuffer能提升多少拼接效率呢?为此写个简单的测试吧: public static void main(String[] args) { testStringJoin(); } static void testStringJoin() { long beg = System.currentTimeMillis(); String s = null;

最近我研究技术的一个重点是java的多线程开发,在我早期学习java的时候,很多书上把java的多线程开发标榜为简单易用,这个简单易用是以C语言作为参照的,不过我也没有使用过C语言开发过多线程,我只知道我学习java多线程开发是很难的,直到现在写这篇文章的时候,虽然我对java多线程里的API比以前熟悉更多了,但是如果碰到了生产开发里如何将多线程设计更好,我心里的底气还是不足的,哎,缺乏很有意义的实践,我现在要等待让我实践这部分技术的机会了. 话外话,研究多线程是因为我在一本讲并发编程的书籍里看

1.当操作字符串并需要检验其长度是否满足某种要求时,你想当然地会使用strlen()函数.此函数执行起来相当快,因为它不做任何计算,只返回在zval 结构(C的内置数据结构,用于存储PHP变量)中存储的已知字符串长度.但是,由于strlen()是函数,多多少少会有些慢,因为函数调用会经过诸多步骤,如字母小写化(译注:指函数名小写化,PHP不区分函数名大小写).哈希查找,会跟随被调用的函数一起执行.在某些情况下,你可以使用isset() 技巧加速执行你的代码. <span style="li

使用JDBC连接MySQL数据库进行数据插入的时候,特别是大批量数据连续插入(100000),如何提高效率呢?在JDBC编程接口中Statement 有两个方法特别值得注意:通过使用addBatch()和executeBatch()这一对方法可以实现批量处理数据.不过值得注意的是,首先需要在数据库链接中设置手动提交,connection.setAutoCommit(false),然后在执行Statement之后执行connection.commit(). import java.io.Buffe

如果SQL query中有参数,SQL Server 会创建一个参数嗅探进程以提高执行性能.该计划通常是最好的并被保存以重复利用.只是偶尔,不会选择最优的执行计划而影响执行效率. SQL Server尝试通过创建编译执行计划来优化你的存储过程的执行.通常是在第一次执行存储过程时候会生成并缓存查询执行计划.当SQL Server数据库引擎编译存储过程中侦测到有参数值传递进来的时候,会创建基于这些参数的执行计划.这种在编译存储过程中侦测参数值的方法,通常被称为"参数探测".有时参数探测会产

  哪里来的需求? 众所周知,由于不同的设备配置不同.导致其CPU和GPU处理能力有高有低.同样的游戏想要在所有设备上运行流畅且画面精美,是不可能的.这就需要我们针对不同的设备能力进行画质调节,以保证游戏的流畅运行.   我们需要控制什么? 想要得到我们需要控制什么,只需要找出影响游戏运行效率的点即可. 当然在此不能一一列举出所有游戏类型的点.但笔者就个人经验,列出一些能用点. *贴图精度 *渲染面数 *材质复杂度 *粒子数目 *阴影质量 *水面效果 *增强性场景交互 *引擎后期效果 下面,我们

Visual Stuido 是一款强大的Windows 平台集成开发工具,你是否好好地利用了它呢? 显示行号 有些时候(比如错误定位)的时候,显示行号将有利于我们进行快速定位. 如何显示 1. 工具 / 选项 / 文本编辑器 -> 选择对应的语言 2. 勾选 “行号” 避免剪切或复制空白行 有些时候当我们复制了一行数据正打算粘贴到一个空白行的时候,手一抖,V变成了C,结果复制了一条空白行.这会让人很郁闷,当然你可以通过使用 Ctrl + Shift + V 从剪切版中找到之前复制的那一项,但是毕

CSharpGL(30)用条件渲染(Conditional Rendering)来提升OpenGL的渲染效率 当场景中有比较复杂的模型时,条件渲染能够加速对复杂模型的渲染. 条件渲染(Conditional Rendering) 当我们能够断定一个模型被其他模型挡住(因此不会被Camera看到)时,我们就可以跳过对此模型的渲染.这就是条件渲染的根本. 那么如何去判断?方法就是用一个简单的包围盒(比如一个立方体)去渲染一下,看看fragment是不是有变化(即包围盒上的某些部分通过了depth t

mysql中的in语句是把外表和内表作hash 连接,而exists语句是对外表作loop循环,每次loop循环再对内表进行查询.一直大家都认为exists比in语句的效率要高,这种说法其实是不准确的.这个是要区分环境的. 如果查询的两个表大小相当,那么用in和exists差别不大.  如果两个表中一个较小,一个是大表,则子查询表大的用exists,子查询表小的用in:  例如:表A(小表),表B(大表)   1: select * from A where cc in (select cc f

Dev_Tools 写这篇不是为了"水",是因为有些工具确实不错,但是换个电脑要找到或者在某个时候你想用但是你只知道存在了书签里.然后就只能下载chrome然后登录账户同步书签了.写在这里是方便大家,也方便自己在需要的时候能多一个途径找到它.本文来自我的github,希望看到更新的可以 start或者watch. 地址在这里: https://github.com/didikee/Dev_Tools 一些很实用工具或插件ing 会持续更新更新的~~o(*≧▽≦)ツ #### 生产力工具

AutoHotkey是一个windows下的开源.免费.自动化软件工具.它由最初旨在提供键盘快捷键的脚本语言驱动(称为:热键),随着时间的推移演变成一个完整的脚本语言.但你不需要把它想得太深,你只需要知道它可以简化你的重复性工作,一键自动化启动或运行程序等等:以此提高我们的工作效率,改善生活品质:通过按键映射,鼠标模拟,定义宏等. 如觉此处排版不尽如你意,可移步Win下最爱效率神器:AutoHotKey查看,(^^). 如要问__AutoHotKey__是什么?这是一个仁者见仁,智者见智的问题.

复杂SQL拆分优化 拆分SQL是性能优化一种非常有效的方法之一, 具体就是将复杂的SQL按照一定的逻辑逐步分解成简单的SQL,借助临时表,最后执行一个等价的逻辑,已达到高效执行的目的 一直想写一遍通过拆分SQL来优化的博文,最近刚好遇到一个实际案例,比较有代表性,现分享出来, 我们来通过一个案例来分析,为什么拆分语句可以提高SQL执行效率,更重要的是弄清楚,拆分前为什么慢,拆分后为什么快了? 幼稚的话,各位看官莫笑 先看一下相关表的数据量,大表也有5900多万,小表有160多万 (声明:我从来没

为什么我也要说SQL Server的并行: 这几天园子里写关于SQL Server并行的文章很多,不管怎么样,都让人对并行操作有了更深刻的认识. 我想说的是:尽管并行操作可能(并不是一定)存在这样或者那样的问题,但是我们不能否认并行,仍然要利用好并行. 但是,实际开发中,某些SQL语句的写法会导致用不到并行,从而影响到SQL的执行效率 所以,本文要表达的是:我们要利用好并行,不要让一些SQL的写法问题“抑制”了并行,让我们享受不了并行带来的快感 关于SQL Server的并行: 所谓的并行,指S

前言: 前面放出过几次批处理,这次只放一个环境检查的被管理员给打回来了,不得不再找找几个有含金量的放出来,请看正文~~~ 目录 1.Android环境检查 2.Android内存监控 3.模拟蓝牙手柄事件 一.Android环境检查 @ECHO OFF ECHO.     ::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: ECHO.     ::                                             :: ECH