随笔分类 - python加速方法
关于python加速功能的应用
摘要：1、python dask dataframe series 升序和降序 # conding:utf-8 import time import dask.dataframe as dd import dask.array as da import gc st = time.time() # url:
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摘要：来源公式推导连接 https://blog.csdn.net/qq_36387683/article/details/88554434 关键词：灰色预测 python 实现 灰色预测 GM(1,1)模型 灰色系统 预测 灰色预测公式推导 一、前言 本文的目的是用Python和类对灰色预测进行封装 二
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摘要：1、测试两个算法 #coding:utf-8 import time import numba import numpy as np ''' 使用numba加速总结， (1)、在数值计算比如int float double等类型计算时 使用numba进行加速，速度可加快，string类型数据不能使用
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摘要：1、Java代码： package com; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class ListTest { pu
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摘要：1、解决方法 开启java虚拟机 jvm 或者先执行结束在关闭java虚拟机jvm
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摘要：1、新建com文件夹，在里面新建 fibnq.java 2、在com文件夹路径打开cmd，编译fibnq.java 3、返回上一层目录 4、把fibnq类打包:注意 com要和fibnq.java的包名相同 5、python调用：先安装 ：pip install jpype1 自行百度安装 6、注意
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摘要：1、测试代码：新建 fib.pyx 2、新建 fib_setup.py 3、在当前文件下打开cmd执行： 4、新建 test.py 5、可以通过： python fib_setup.py install 为python安装此包到全局路径中进行使用 测试成功搞定，这种方法可以提高python一大截计算
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摘要：http://www.zhangdongshengtech.com/article-detials/212
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