在我的理解中,bisect_left和bisect_right是做同样事情的两种不同方式:二分法,一个来自左边,另一个来自右边.因此,它们具有相同的结果.假设列表和正在搜索的值是相同的,在什么情况下这两者不相等,即它们什么时候会返回不同的结果？
基于我之前读过的内容,矢量化是一种称为SIMD的并行化形式.它允许处理器同时在阵列上执行相同的指令(例如添加).
然而,在阅读关于Julia和R的矢量化性能的矢量化和非矢量化代码之间的关系时,我感到困惑.该帖子声称,Julia和R开发的Julia代码(通过循环)比矢量化代码更快,因为:
这使一些不熟悉R内部的人感到困惑.因此值得注意的是如何提高R代码的速度.性能改进的过程非常简单:首先从devectorized R代码开始,然后用向量化R代码替换它,然后最终在devectorized C代码中实现这个向量化R代码.遗憾的是,最后一步对于许多R用户是不可见的,因此他们认为向量化本身是提高性能的机制.矢量化本身无助于使代码更快.使R中的矢量化有效的原因在于它提供了一种将计算移动到C中的机制,其中一个隐藏的devectorization层可以发挥其神奇作用.
它声称R将用R编写的矢量化代码转换为C中的devectorized代码.如果矢量化更快(作为一种并行化形式),为什么R会驱动代码,为什么这是一个加号？
假设我写这个函数
function test_function(T)
c = 1
d = 31
q = 321
b = 32121
a = 10
for i in 1:T
c = d + q + b + a
end
end
不会有内存分配。然而，在我自己的代码中，我编写了类似的循环，但遇到了大量的内存分配。我无法分享我的完整代码，但是当我使用时--track-allocation=user，我看到以下结果
80000 q = 3
- p = 0.1
- p_2 = 3
- q_2 = .2
-
240000 r = p - p_2 + q_2 - q;
上面的代码是在一个for循环中。这对我来说很奇怪——为什么 Julia 会把内存分配给个位数？
Suppose I have the following dataframe
using DataFrames
df = DataFrame(A = 1:10, B = ["a","a","b","b","b","c","c","c","c","d"])
grouped_df = groupby(df, "B")
I would have four groups. How can I drop the groups that have fewer than, say, 2 rows? For example, how can I keep only groups a,b, and c? I can easily do it with a for loop, but I don't think the optimal way.
我对 的目的感到非常困惑copy。如这篇文章中所示，copy创建浅复制而deepcopy创建独立对象。如果您使用copy，则底层引用保持不变。如果我这样做b = copy(a)并改变了a，那么b也会改变。
那么目的是什么呢copy？我们已经有了=。有什么copy可以做但=不能做的事吗？
考虑这个函数
function test_function(state, M, new_number)
M[state..., 1] = new_number
end
在我的程序中，我想多次运行此函数，每次参数都是新的（有时由用户提供）。
为了测试这个函数的内存分配和速度，我写了这个循环
function test_for_loop(loop_num)
state = [1, 1, 1 ]
M = randn(10,10,10,10)
new_number = 3.0
for i in 1:loop_num
test_function(state, M, new_number)
end
end
请注意，编写纯粹是为了测试多次应用test_for_loop的效率。test_function实际上，在每个应用程序中，state、M、 和new_number都是事先未知的。
我用@allocated查找内存分配。随着我的增加loop_num，内存分配也增加了。我不知道为什么所以我用了--track-allocation. 事实证明M[state...] = new_number占用了大量的内存分配。有人可以解释一下为什么吗？为什么它分配额外的内存，以及如何减少内存分配，使其不随 增加loop_num？
根据Python文档,ord()在Unicode中给出相应的数字.当我进入
ord('A')
我得到了数字65.但是,当我在名为Unicode Table(http://unicode-table.com/en)的站点中检查"A"的Unicode编号时,它表示该数字为41.
为什么会这样？什么是Unicode的正确参考指南？
我正在使用 Julia 1.0。请考虑以下代码：
using LinearAlgebra
using Distributions
## create random data
const data = rand(Uniform(-1,2), 100000, 2)
function test_function_1(data)
theta = [1 2]
coefs = theta * data[:,1:2]'
res = coefs' .* data[:,1:2]
return sum(res, dims = 1)'
end
function test_function_2(data)
theta = [1 2]
sum_all = zeros(2)
for i = 1:size(data)[1]
sum_all .= sum_all + (theta * data[i,1:2])[1] * data[i,1:2]
end
return sum_all
end
第一次运行后，我计时了
julia> @time test_function_1(data)
0.006292 seconds (16 allocations: 5.341 MiB)
2×1 Adjoint{Float64,Array{Float64,2}}:
150958.47189289227
225224.0374366073
julia> …我对不同类型的数组数组感到困惑。考虑这两个例子
a = Array{Float64}[]
push!(a,[1, 2])
push!(a,[3, 4])
push!(a,[1 2; 3 4])
b = Array[[1.0, 2.0], [3.0,4.0], [1.0 2.0; 3.0 4.0]]
我不确定如何a和b不同。假设我打算对aor 中的b每个元素运行一个 for 循环，并将每个元素乘以 2。也就是说，
for i in 1:3 a[i] = a[i]*2 end
for i in 1:3 b[i] = b[i]*2 end
我分别为两条线的运行时间计时，但它们同样快。是a和b一样吗？如果是这样，为什么a甚至存在？它看起来相当复杂，因为typeof(a)产生“Array{Array{Float64,N} where N,1}”。where在这里做什么？
假设我创建以下数据框
using DataFrames
df = DataFrame(A = rand(500), B = repeat(1:10, inner=50), C = 1:500)
我可以做一个groupby：
grouped_df = groupby(df,"B")
我最终会分成 10 组。例如，我如何选择每组的第三个元素，并将它们组合成一个新的数据框？也就是说，我想要一个 10 行的新数据框，每行是每个组的第三个元素？
我调查过combine，但找不到解决方案。我可以得到提示吗？
我正在尝试通过学习Python的艰难方式来学习Python.我现在正在练习39并且有一个简单的问题.我试图在线搜索但找不到任何答案.这是练习中的代码:
# create a mapping of state to abbreviation
states = {
'Oregon': 'OR',
'Florida': 'FL',
'California': 'CA',
'New York': 'NY',
'Michigan': 'MI'
}
# create a basic set of states and some cities in them
cities = {
'CA': 'San Francisco',
'MI': 'Detroit',
'FL': 'Jacksonville'
}
print '-' * 10
# safely get a abbreviation by state that might not be there
state = states.get('Texas', None)
if not state:
print "Sorry, no Texas."
# get a city with a …