小编sen*_*cer的帖子

我想知道使用b = np.array(a)而不是b = np.copy(a)将Numpy数组复制a到b中是否有任何缺点.当我%timeit,前者可以快100%.

在这两种情况下b is a是False的,我可以操纵b留下a完整的,所以我想这个做什么是由预期.copy().

我错过了什么吗？使用np.array复制数组有什么不妥之处？

使用python 3.6.5,numpy 1.14.2,而速度差异因较大尺寸而迅速关闭:

a = np.arange(1000)

%timeit np.array(a)
501 ns ± 30.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

%timeit np.copy(a)  
1.1 µs ± 35.7 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

我试图将OpenMP并行化添加到工作代码(只是一个for循环),但我无法摆脱分段错误.问题来自这条线:

pos += sprintf(com + pos, "%d ", i);

com是一个字符数组,我尝试将其定义为char com[255]或char *com = malloc(255*sizeof(char))在for循环内部和之前.我在循环之前定义的时候添加private(com)了#pragma omp parallel for指令com.我也尝试过初始化和使用firstprivate.(pos是一个整数,初始化为0)

当我不添加-fopenmp一切工作正常,但与-fopenmp它给出segfault.我错过了什么？

在3.16之前,很容易从最大化窗口中删除窗口标题 - 只需编辑metacity-theme.xml文件.但是,3.16正在使用客户端装饰,而metacity无法控制窗口装饰.是否有另一种隐藏窗口标题的方法,或者至少使它们更小？