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numpy float：在算术运算中比内build速度慢10倍？: 下面的代码我正在得到非常奇怪的计时： import numpy as np s = 0 for i in range(10000000): s += np.float64(1) # replace with np.float32 and built-in float 内置浮动：4.9秒 float64：10.5 s float32：45.0 s 为什么float64比float更慢两倍？为什么float32比float64慢5倍？有没有办法避免使用np.float64的惩罚，并有numpy函数返回内置的float而不是float64 ？我发现使用numpy.float64比Python的float慢得多，而numpy.float32甚至更慢（即使我在32位机器上）。 numpy.float32在我的32位机器上。因此，每次我使用numpy.random.uniform等各种numpy函数，我将结果转换为float32 （以便进一步的操作将以32位精度执行）。有什么办法可以在程序或命令行中设置一个单独的variables，并使所有numpy函数返回float32而不是float64 ？编辑＃1： numpy.float64比算术计算中的浮点数慢10倍。这是非常糟糕的，甚至转换为浮动和返回之前的计算使程序运行速度提高3倍。为什么？有什么我可以做的，以解决它？我想强调，我的时间不是由于以下任何一种情况：函数调用 numpy和python float之间的转换对象的创build 我更新了代码，使问题更加清楚。使用新的代码，使用numpy数据types看起来会使性能下降十倍： from datetime import datetime import […]

狮身人面像快速入门的新安装失败: 试图让狮身人面像第一次与干净的狮身人面像1.1.3安装，快速启动失败。是否应该安装任何依赖项？我试图pip –force-reinstall sphinx但结果是一样的。 myhost:doc anton$ sphinx-quickstart Traceback (most recent call last): File "/usr/local/bin/sphinx-quickstart", line 8, in <module> load_entry_point('Sphinx==1.1.3', 'console_scripts', 'sphinx-quickstart')() File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/pkg_resources.py", line 318, in load_entry_point return get_distribution(dist).load_entry_point(group, name) File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/pkg_resources.py", line 2221, in load_entry_point return ep.load() File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/pkg_resources.py", line 1954, in load entry = __import__(self.module_name, globals(),globals(), ['__name__']) File "/Library/Python/2.7/site-packages/Sphinx-1.1.3-py2.7.egg/sphinx/quickstart.py", line 19, in […]

Python：相对于当前正在运行的脚本添加到sys.path的最佳方法: 我有一个充满脚本的目录（比如说project/bin ）。我也有一个库位于project/lib并希望脚本自动加载它。这是我通常在每个脚本的顶部使用的： #!/usr/bin/python from os.path import dirname, realpath, sep, pardir import sys sys.path.append(dirname(realpath(__file__)) + sep + pardir + sep + "lib") # … now the real code import mylib 这是一种麻烦，丑陋，必须粘贴在每个文件的开始。有一个更好的方法吗？真的，我所希望的是这样的顺利： #!/usr/bin/python import sys.path from os.path import pardir, sep sys.path.append_relative(pardir + sep + "lib") import mylib 或者甚至更好的是，当我的编辑（或其他提供访问权限的人）决定重新排列input作为其清理过程的一部分时， #!/usr/bin/python –relpath_append ../lib import mylib […]

将Python Flask应用分割成多个文件: 我无法理解如何将烧瓶应用程序拆分为多个文件。我正在创build一个Web服务，我想将API分成不同的文件（AccountAPI.py，UploadAPI.py，…），所以我没有一个巨大的Python文件。我已经读过，你可以用蓝图来做这件事，但我并不完全确定这条路线对我来说是正确的。最终，我想运行一个主要的Python文件，并包含其他文件，以便在运行时，它们被认为是一个大文件。例如，如果我有Main.py和AccountAPI.py我想能够做到这一点： Main.py： from flask import Flask import AccountAPI app = Flask(__name__) @app.route("/") def hello(): return "Hello World!" if __name__ == "__main__": app.run() AccountAPI.py： @app.route("/account") def accountList(): return "list of accounts" 我知道这个例子显然是行不通的，但是可以这样做吗？谢谢

sorting一组值: 我有这样的价值观： set(['0.000000000', '0.009518000', '10.277200999', '0.030810999', '0.018384000', '4.918560000']) set(['4.918859000', '0.060758000', '4.917336999', '0.003949999', '0.013945000', '10.281522000', '0.025082999']) 我想按升序对每个set中的值进行sorting。我不想在集合之间进行sorting，而是在每个集合中进行sorting。

如何将Seaborn情节保存到文件中: 我尝试了下面的代码（ test_seaborn.py ）： import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.style.use('ggplot') import seaborn as sns sns.set() df = sns.load_dataset('iris') sns_plot = sns.pairplot(df, hue='species', size=2.5) fig = sns_plot.get_figure() fig.savefig("output.png") #sns.plt.show() 但是我得到这个错误： Traceback (most recent call last): File "test_searborn.py", line 11, in <module> fig = sns_plot.get_figure() AttributeError: 'PairGrid' object has no attribute 'get_figure' 我期望最终output.png将存在，看起来像这样：我该如何解决这个问题？

如何缩进Python列表parsing？: 列表parsing在某些情况下可能是有用的，但是它们也可能是相当可怕的阅读。作为一个稍微夸张的例子，你将如何缩进？ allUuids = [x.id for x in self.db.query(schema.allPostsUuid).execute(timeout = 20) if x.type == "post" and x.deleted is not False]