小编Pra*_*yal的帖子

在过去的几天里,我一直在努力改进python函数的运行时间,这需要使用余数函数(%)等等.我的主要测试案例是超过80,000个元素的numpy数组(单调增加),有10000次迭代,尽管我也尝试过各种其他大小.

最终我达到了剩余功能是一个主要瓶颈的地步,并尝试了各种解决方案.这是我在运行以下代码时发现的行为:

import numpy as np
import time

a = np.random.rand(80000)
a = np.cumsum(a)
d = 3
start_time1 = time.time()
for i in range(10000):
    b = a % d
    d += 0.001
end_time1 = time.time()
d = 3
start_time2 = time.time()
for i in range(10000):
    b = a - (d * np.floor(a / d))
    d += 0.001
end_time2 = time.time()
print((end_time1 - start_time1) / 10000)
print((end_time2 - start_time2) / 10000)

输出是:

0.0031344462633132934
0.00022937238216400147

当将数组大小增加到800,000时:

0.014903099656105041
0.010498356819152833

(对于这篇文章,我只为实际输出运行了一次代码,同时试图理解这个问题我已经得到了这些结果.)

虽然这解决了我的运行时问题 - 但我很难理解为什么.我错过了什么吗？我能想到的唯一区别是额外函数调用的开销,但第一种情况非常极端(并且运行时间的1.5倍也不够好),如果是这种情况,我会认为存在该 …

如何从Windows中的Git Bash打开Sublime文本？我尝试在〜/ .bashrc文件中添加别名,但没有任何效果.我一直在寻找一些非常容易的东西但我在互联网上找不到.

如何在 Tensorflow.js 中改变张量的值？例如，如果我有一个这样创建的张量： const a = tf.tensor1d([1,2,3,4])

如何更改张量的第三个元素的值？我知道张量是不可变的，而变量是可变的。

这样做：const a = tf.variable(tf.tensor1d([1,2,3,4]))似乎并没有解决问题。我不能做：

const a = a[0].assign(5)

我可以像这样在python tensorflow 中做到这一点：

a = tf.Variable([1,2,3,4]) a = a[0].assign(100) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_iniliazer()) print sess.run(a)

这输出 [100, 2,3,4]

我正在尝试将 softmax 函数应用于 numpy 数组。但我没有得到想要的结果。这是我试过的代码：

 import numpy as np
 x = np.array([[1001,1002],[3,4]])
 softmax = np.exp(x - np.max(x))/(np.sum(np.exp(x - np.max(x)))
 print softmax

我认为x - np.max(x)代码没有减去每一行的最大值。需要从 x 中减去最大值以防止非常大的数字。

这应该输出

 np.array([
    [0.26894142, 0.73105858],
    [0.26894142, 0.73105858]])

但我得到：

np.array([
    [0.26894142, 0.73105858],
    [0, 0]])

我试图将 laravel-forge 中服务器的 SSH 密钥添加到 bitbucket。ssh 密钥通常位于~/.ssh/id_rsa.publaravel-forge 终端内。Bitbucket 不允许我添加这个。通常通过单击“设置”下的“访问密钥”将其添加到 bitbucket 中。错误消息是：that key has already been added by a user。但我找不到团队中的其他用户添加了它。bitbucket 网站无法显示哪个用户添加了它。

指定索引后，如何从Tensorflow.js中的张量中获取值？

我正在尝试根据两列的值对 Pandas 数据框进行子集化。我试过这个代码： df[df['gold']>0, df['silver']>0, df['bronze']>0]但这没有用。

我也试过： df[(df['gold']>0 and df['silver']>0)。这也不起作用。我收到一条错误消息：

ValueError：系列的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

你有什么建议？

当我pyspark在控制台中运行命令时，我试图启动 jupyter 笔记本。当我现在输入它时，它只会在控制台中启动和交互式 shell。但是，这不方便键入长代码行。有没有办法将 jupyter notebook 连接到 pyspark shell？谢谢。

我已经在 python virtualenv 中安装了 pyspark。我还在virtualenv 中安装了新发布的 jupyterlab http://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/getting_started/installation.html 。我无法以 SparkContext 变量可用的方式在 jupyter-notebook 中触发 pyspark。