这已在前面讨论过,但答案相互矛盾:
我想知道的是:
inplace = False默认行为?inplace = True?inplace = True操作是否"真正"就地进行?inplace参数,总是默认为False,意味着原始的DataFrame不受影响,并且操作返回一个新的DF.inplace = True,操作可能适用于原始DF,但它可能仍在幕后复制,只需在完成后重新分配参考.inplace = False:df.dropna().rename().sum()...这很好,并提供延迟评估或更有效的重新排序的机会(虽然我不认为Pandas正在这样做).inplace = True在可能是底层DF的切片/视图的对象上使用时,Pandas必须进行SettingWithCopy检查,这是昂贵的.inplace = False避免这种情况.inplace = True:reset_index()运行速度快两倍,并使用峰值内存的一半!).因此,inplace = True除了专门编写链式语句之外,将copy-vs-view问题放在一边,总是使用它似乎更高效.但这不是默认的熊猫选择,所以我错过了什么?
我正在寻找一种方法来关闭iPython笔记本中的自动保存功能.我已经看到通过Google/Stack Overflow搜索引用如何打开自动保存,但我想要相反(关闭自动保存).如果这是可以永久设置而不是在每个笔记本的顶部,那将是优惠的.
对于数学分析的大学课程,我们正在从Maple过渡到Numpy和Sympy的组合,以获得课程材料的各种插图.这是因为学生们之前已经学习过Python.
我们遇到的困难之一是在Python中模拟固定精度.Maple允许用户指定小数精度(比如10或20位),然后在每次计算时都使用该精度,这样您就可以看到舍入误差的影响.在Python中,我们尝试了一些方法来实现这一点:
然而,这不是我们想要的.这些选项计算确切结果并将精确结果四舍五入到指定的位数.我们正在寻找一种能够以指定精度进行每次中间计算的解决方案.例如,可以显示分割两个非常小的数字时可能发生的舍入误差的东西.
到目前为止,最好的解决方案似乎是Numpy中的自定义数据类型.使用float16,float32和float64,我们至少能够指出可能出现的问题.这里的问题是我们总是需要使用一个元素的数组,并且我们仅限于这三种数据类型.
为了我们的目的,还有更灵活的东西吗?或者我们正在寻找隐藏在mpmath文档中某处的东西?当然,通过在舍入函数中包装计算的每个元素有一些变通方法,但这会使代码模糊到学生.
floating-point precision numpy fixed-point numerical-analysis
假设我有两个数据帧:
>> df1
0 1 2
0 a b c
1 d e f
>> df2
0 1 2
0 A B C
1 D E F
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
如何交错行? 即得到这个:
>> interleaved_df
0 1 2
0 a b c
1 A B C
2 d e f
3 D E F
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
(注意我的真实DF具有相同的列,但行数不同).
import pandas as pd
from itertools import chain, zip_longest
df1 = pd.DataFrame([['a','b','c'], ['d','e','f']])
df2 = pd.DataFrame([['A','B','C'], ['D','E','F']])
concat_df = pd.concat([df1,df2])
new_index …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 给出以下python代码:
import webbrowser
webbrowser.open("http://slashdot.org",new=0)
webbrowser.open("http://cnn.com",new=0)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我希望打开浏览器,加载第一个网站,然后在同一窗口中加载第二个网站。但是,它会在新窗口(或新选项卡,取决于我使用的浏览器)中打开。
在装有Safari,Firefox和Chrome的Mac OSX上以及在Firefox的Ubuntue上进行过尝试。我倾向于认为new = 0不兑现。我只是想念什么吗?
tia,
所以我对分支的理解是有两种类型:
双向分支,根据存储在寄存器中的某些计算的结果进行分支。昂贵并导致管道冲洗。
单向分支,这就像一个函数指针或一个 goto,它将转到常量地址。如果我弄错了,请纠正我,但我认为这比两个分支便宜得多,因为现代处理器将在管道的早期解决这些指令。
我想象如果存在第三种类型的分支,循环展开会更快。通常,循环展开会增加指令大小,但会避免双向分支。如果您有一个分支,它同时支持指令大小和两个分支,该怎么办。就像一个分支,它会循环一段代码恒定的次数。
存在哪些类型的分支?