Adakah for-gelung dalam panda benar-benar buruk?
Walaupun dokumentasi panda tidak menggalakkan penyelesaian berasaskan gelung, for gelung tidak semestinya buruk dan mungkin mengatasi kaedah vektor dalam senario tertentu.
Apabila untuk Pertimbangkan Penyelesaian Berulang:
- Data Kecil: Untuk set data kecil, gelung boleh menjadi lebih pantas daripada fungsi tervektor disebabkan pengurangan overhed dalam penjajaran pengendalian, jenis data dan tiada nilai.
- Jenis D Campuran/Objek: Panda' kaedah vektor mempunyai kesukaran mengendalikan jenis data bercampur. Gelung memberikan fleksibiliti yang lebih besar dan boleh memanipulasi kamus, senarai dan struktur bersarang dengan cekap.
- Operasi Regex dan Kaedah Aksesor .str: Operasi regex dan kaedah .str Pandas biasanya lebih perlahan daripada menggunakan biasa ungkapan secara langsung melalui re.compile(). Penyelesaian berasaskan gelung tersuai boleh menjadi lebih cekap untuk operasi seperti mengekstrak atau menggantikan rentetan.
Contoh:
- Perbandingan nilai angka dalam data kecil lebih pantas dengan gelung.
- Pengiraan nilai dengan set data yang besar adalah lebih cekap menggunakan Collections.Counter.
- Pengekstrakan nilai kamus dan pengindeksan senarai kedudukan lebih pantas dengan gelung dalam kebanyakan kes.
- Perataan senarai bersarang paling baik dicapai melalui itertools.chain atau pemahaman senarai.
- Pengekstrakan rentetan menggunakan corak regex adalah lebih cekap dengan berasaskan gelung tersuai penyelesaian.
Kesimpulan:
Pilihan antara fungsi vektor dan gelung bergantung pada data dan masalah khusus. Penyelesaian berulang mungkin lebih sesuai untuk data kecil, jenis data bercampur atau senario di mana prestasi adalah kritikal. Walau bagaimanapun, kaedah vektor menawarkan kesederhanaan dan kebolehbacaan apabila prestasi bukan kebimbangan utama.
Atas ialah kandungan terperinci Adakah For-Loops Sentiasa Tidak Cekap dalam Panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Pythonlistsareimplementedasdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredincontiguousmemoryblocks, yangMayrequireReAllocationWhenAppendingItems, ImpactingPormance.2) LinkedListSwouldOfferefficientInsertions/DeletionsButsCoweCcess

PythonoffersfourmainmethodstoremoveelementsFromalist: 1) Keluarkan (nilai) RemoveStHefirStoccurrenceFavalue, 2) Pop (index) RemoveRandReturnSanelementAtaspeciedIndex, 3)

Ralat toresolvea "kebenaran" yang mana -mana, berikut: 1) checkandadjustthescript'spermissionsingchmod xmyscript.shtomakeitexecutable.2) EnsurethescriptislocatedInadirectoryHeryouhaveVerPiSs, suchasyoursory, suchasyourshy, suchasyourperhysh, suchasyourshy.

ArraysarecrucialinpythonimageProcessingastheyenableefficientmanipulationandanalysisysysyisfimagedata.1) imagesareconvertedtonumpyarrays, walikasicaleimagesas2darraysandcolorimagesas3darrays.2) ArraysAllowForveSbeBerat

ArraysaresinicantantlyfasterthanlistsforoperationsbenefitingFromDirectMemoryAccessandFixed-Sizestructures.1) AccessingingElements: arraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousmemoryStorage.2)

ArraysareBetterforelement-wiseoperationsduetofasteraccessandoptimizedImplementations.1) arrayshavecontiguousmemoryfordirectaccess, enhancingperformance.2) listsareflexibleButslowerduetopotentiahyiLys.3)

Operasi matematik keseluruhan array di Numpy dapat dilaksanakan dengan cekap melalui operasi vektor. 1) Gunakan pengendali mudah seperti tambahan (ARR 2) untuk melaksanakan operasi pada tatasusunan. 2) Numpy menggunakan perpustakaan bahasa C yang mendasari, yang meningkatkan kelajuan pengkomputeran. 3) Anda boleh melakukan operasi kompleks seperti pendaraban, pembahagian, dan eksponen. 4) Perhatikan operasi penyiaran untuk memastikan bahawa bentuk array bersesuaian. 5) Menggunakan fungsi numpy seperti np.sum () dapat meningkatkan prestasi dengan ketara.

Di Python, terdapat dua kaedah utama untuk memasukkan elemen ke dalam senarai: 1) Menggunakan kaedah memasukkan (indeks, nilai), anda boleh memasukkan elemen pada indeks yang ditentukan, tetapi memasukkan pada permulaan senarai besar tidak cekap; 2) Menggunakan kaedah append (nilai), tambahkan elemen pada akhir senarai, yang sangat berkesan. Untuk senarai besar, disarankan untuk menggunakan append () atau pertimbangkan menggunakan array deque atau numpy untuk mengoptimumkan prestasi.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
