小编Wan*_*ang的帖子

我最近使用timeit模块对python进行了非常简单的性能测试.结果真的让我目瞪口呆:由所消耗的时间x=x+x大约是125倍的x+x还是y=x+x,为什么？我真的希望有人会给我一些关于此的线索,也许我使用了timeit错误？谢谢!

请注意,y=x+x;x=y它和x=x+x...... 一样慢但是x=x+47速度一样快x+x

testBasicOps()

testcase ="pass",时间流逝:0.001487secs

testcase ="x = 47",时间流逝:0.002424秒

testcase ="x = 94",时间流逝:0.002423秒

testcase ="x = 47*2",时间流逝:0.002423秒

testcase ="x + x",时间流逝:0.003922秒

testcase ="x*2",时间流逝:0.005307secs

testcase ="x = x + x",时间流逝:0.497974secs

testcase ="x = x*2",时间流逝:0.727506secs

testcase ="x = x + 47",时间流逝:0.005770秒

testcase ="x = 47 + x",时间流逝:0.004442秒

testcase ="x + = x",时间流逝:0.498920secs

testcase ="y = x + x",时间流逝:0.004102secs

testcase ="y = x*2",时间流逝:0.006327secs

测试用例="Y = X + …

INFILE:

[start] cmd1
afadfadf
dafdf
[ok] cmd1
[-] cmd2
[-] cmd3
[start] cmd4
dfdafadf
d
afasdf

daf
[stop] cmd4
[-] cmd5
[-] cmd6
[start] cmd1
adfadd
dafa
dfdd33r55ae
[ok] cmd1
[-] cmd7
[start] cmd8
error...

[stop] cmd8
[-] cmd9
[start] cmd10
exit xx

[stop] cmd10
[-] cmd
[start] cmd1
[ok] cmd1

我想打印所有块,如:[开始] ... [停止] cmd ...

结果应该是:

[start] cmd4
dfdafadf
d
afasdf

daf
[stop] cmd4
[start] cmd8
error...

[stop] cmd8
[start] cmd10
exit xx

[stop] cmd10

我怎么能用sed做到这一点？

sed -n '/\[start\]/I,/\[stop\]/I …

无论输入值是什么，np.genfromtxt都将始终返回False。

使用dtype='u1'我按预期得到'1'。但是使用dtype='b1'（Numpy's bool）我得到'假'。

它%TS总是输出小数部分。有没有办法去掉小数部分？

find ./ -type f -printf "%TY%Tm%Td-%TH%TM%TS %P\n"
20200813-133459.6920994010 export.txt

我在C / C ++中找到了一些实现，例如voronoi framework。通常这些代码需要密集的循环，这在python中是不好的。有没有可以在python中调用的内置骨架函数？

是否可以导入 std::find，在那里libcpp.algorithm我只找到非常有限的功能。现在我必须循环遍历向量并进行比较。

说我有函数指针R(*fp)(...A)。有什么方法可以获取类型R和类型列表A...吗？std::invoke_result_t似乎不起作用。而且我找不到参数列表的任何内容。

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <type_traits>
typedef int(*fp_t)(int, float);
std::invoke_result_t<fp_t> x = 10;
int main()
{
    std::cout << "Hello, Wandbox!" << std::endl;
    std::cout << x << std::endl;
}

用c ++ 17编译会出现错误：

/opt/wandbox/gcc-head/include/c++/10.0.0/type_traits: In substitution of 'template<class _Fn, class ... _Args> using invoke_result_t = typename std::invoke_result::type [with _Fn = int (*)(int, float); _Args = {}]':
prog.cc:6:26:   required from here
/opt/wandbox/gcc-head/include/c++/10.0.0/type_traits:2917:11: error: no type named 'type' in 'struct std::invoke_result<int (*)(int, float)>'
 2917 | …

numpy.trunc 是一个基于abs值的floor函数:

a = np.array([-1.7, -1.5, -0.2, 0.2, 1.5, 1.7, 2.0])
np.floor(a)
Out[122]: array([-2., -2., -1.,  0.,  1.,  1.,  2.])
np.trunc(a)
Out[123]: array([-1., -1., -0.,  0.,  1.,  1.,  2.])

ceil输出是这样的:

np.ceil(a)
Out[124]: array([-1., -1., -0.,  1.,  2.,  2.,  2.])

但我想要一个输出:array([ - 2., - 2.,-1.,1.,2.,2.,2.])这个numpy函数是什么？

编辑:不幸的是,零函数没有内置圆.基于@Mitch和@Divakar的答案,我做了一些测试,并尝试优化速度和内存使用.

def rawzero1(a): #@Mitch
    return np.sign(a)*np.ceil(np.abs(a))


def rawzero2(a): #@Divakar
    return np.where(a<0, np.floor(a), np.ceil(a))


def rawzero3(a):
    _a = np.abs(a)
    np.ceil(_a, _a) # inplace
    np.copysign(_a, a, out = _a)
    return _a


def rawzero4(a):
    _a = np.ceil(np.abs(a))
    np.copysign(_a, a, …