1.合并可以匹配的条件 s1 = 7 if s1 > 5 and s1 < 10: print(s1) s1 = 7 if 5 < s1 < 10: print(s1) 2.if条件避免与布尔值比较 l1 = [] if l1 != []: print('l1 is not empty') else: print('l1 is empty') l1 = [] if l1: print('l1 is not empty') else: print('l1 is empty') 此时等…

#python实战提升 1. 如何在列表.字典.集合中根据条件筛选数据? python中for _ in range(10)与for i in range(10)有何区别 下划线表示 临时变量, 仅用一次,后面无需再用到 列表: import random # 生成一个随机数列表 #方法一: # l = [] # for i in range(10): # l.append(random.randint(-10,10)) # print(l) #列表生成式,循环十次,要生成的列表的内容放最前边.…

一.装饰器 装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于有切面需求的场景,较为经典的有插入日志.性能测试.事务处理等. 装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量函数中与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用.概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能. 装饰器功能: 1. 自动执行装饰器函数 并且将被装饰函数当做参数对象本身,传递进去 2. 将装饰器函数的返回值,重新赋值给被装饰的函数 用伪代码就是如下表示: # 装饰器是一个函数,而其参数为另外一个函数 def…

python由于它动态解释性语言的特性,跑起代码来相比java.c++要慢很多,尤其在做科学计算的时候,十亿百亿级别的运算,让python的这种劣势更加凸显. 办法永远比困难多,numba就是解决python慢的一大利器,可以让python的运行速度提升上百倍! 什么是numba? numba是一款可以将python函数编译为机器代码的JIT编译器,经过numba编译的python代码(仅限数组运算),其运行速度可以接近C或FORTRAN语言. python之所以慢,是因为它是靠CPython编…

大家或许知道,Python 为了提高内存的利用效率,采用了一套共用对象内存的分配策略. 例如,对于那些数值较小的数字对象([-5, 256]).布尔值对象.None 对象.较短的字符串对象(通常 是 20)等等,字面量相等的对象实际上是同一个对象. # 共用内存地址的例子 a = 100 b = 100 s = "python_cat" t = "python_cat" id(a) == id(b) # 结果:True id(s) == id(t) # 结果:Tru…

第一部分 1-使用内建函数: 你可以用Python写出高效的代码,但很难击败内建函数. 经查证. 他们非常快速 2-使用 join() 连接字符串. 你可以使用 + 来连接字符串. 但由于string在Python中是不可变的,每一个+操作都会创建一个新的字符串并复制旧内容. 常见用法是使用Python的数组模块单个的修改字符;当完成的时候,使用 join() 函数创建最终字符串. >>> #This is good to glue a large number of strings &…

一.函数调用优化(空间跨度,避免访问内存) 1.大数据求和,使用sum a = range(100000) %timeit -n 10 sum(a) 10 loops, best of 3: 3.15 ms per loop %%timeit ...: s = 0 ...: for i in a: ...: s += i ...: 100 loops, best of 3: 6.93 ms per loop 2.小数据求和,避免使用sum %timeit -n 1000 s = a + b +…

git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 数据集被我下载到本地,可以去我的git上拿数据集 XGBoost提升分类器 属于集成学习模型 把成百上千个分类准确率较低的树模型组合起来 不断迭代,每次迭代生成一颗新的树 下面 对泰坦尼克遇难预测使用XGBoost模型 和 其他分类器性能进行比较 import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split fr…

Python在性能方面不卓越,但是使用一些小技巧,可以提高Python程序的性能,避免不必要的资源浪费. 1. 使用局部变量 尽可能使用局部变量替代全局变量,可以是程序易于维护并且有助于提高性能节约成本. 2. 减少函数调用的数量 当需要确定对象类型时,使用isinstance()方法最好,id()次之,type()最差. 为了避免重复计算,不要把重复操作作为参数放入循环中. 3. 使用映射来替换条件搜索 映射(例如dict,等等)的搜索速度比条件语句(例如if,等等)快很多.在Python中没…

目录 梯度提升树原理 梯度提升树代码(Spark Python) 梯度提升树原理 待续... 返回目录 梯度提升树代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('local') from pyspark.mllib.tree import Gradi…