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我想比较使用Python和C++从stdin读取字符串的读取行,并且看到我的C++代码运行速度比等效的Python代码慢一个数量级,这让我很震惊.由于我的C++生锈了,我还不是专家Pythonista,请告诉我,如果我做错了什么或者我是否误解了什么.

(TLDR回答:包括声明:cin.sync_with_stdio(false)或者只是fgets改用.

TLDR结果:一直向下滚动到我的问题的底部并查看表格.)

C++代码:

#include <iostream>
#include <time.h>

using namespace std;

int main() {
    string input_line;
    long line_count = 0;
    time_t start = time(NULL);
    int sec;
    int lps;

    while (cin) {
        getline(cin, input_line);
        if (!cin.eof())
            line_count++;
    };

    sec = (int) time(NULL) - start;
    cerr << "Read " << line_count << " lines in " << sec << " seconds.";
    if (sec > 0) {
        lps = line_count / sec;
        cerr << " LPS: " << lps …

是否可以使用scikit-learn K-Means Clustering指定您自己的距离函数？

我想编写一个广泛使用BLAS和LAPACK线性代数功能的程序.由于性能是一个问题,我做了一些基准测试,并想知道,如果我采取的方法是合法的.

可以说,我有三位参赛者,他们希望用简单的矩阵矩阵乘法来测试他们的表现.参赛者是:

1. Numpy,仅使用其功能dot.
2. Python,通过共享对象调用BLAS功能.
3. C++,通过共享对象调用BLAS功能.

脚本

我为不同的维度实现了矩阵 - 矩阵乘法i.i为5的增量和matricies运行5-500 m1和m2设置了这样的:

m1 = numpy.random.rand(i,i).astype(numpy.float32)
m2 = numpy.random.rand(i,i).astype(numpy.float32)

Numpy

使用的代码如下所示:

tNumpy = timeit.Timer("numpy.dot(m1, m2)", "import numpy; from __main__ import m1, m2")
rNumpy.append((i, tNumpy.repeat(20, 1)))

2. Python,通过共享对象调用BLAS

有了这个功能

_blaslib = ctypes.cdll.LoadLibrary("libblas.so")
def Mul(m1, m2, i, r):

    no_trans = c_char("n")
    n = c_int(i)
    one = c_float(1.0)
    zero = c_float(0.0)

    _blaslib.sgemm_(byref(no_trans), byref(no_trans), byref(n), byref(n), byref(n), 
            byref(one), m1.ctypes.data_as(ctypes.c_void_p), byref(n), 
            m2.ctypes.data_as(ctypes.c_void_p), byref(n), byref(zero), 
            r.ctypes.data_as(ctypes.c_void_p), byref(n))

测试代码如下所示:

r = …

我一直认为Python的优点是代码可读性和开发速度,但时间和内存使用率并不如C++那么好.

这些统计数据让我很难受.

您的经验告诉您有关Python与C++时间和内存使用情况的经验？