# 如何优化Python分词速度
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我经常会遇到一些新手开发者关于Python分词速度慢的问题。在这篇文章中，我将向你展示如何优化Python分词速度，并指导你一步一步地实现这一过程。
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 分词
分词 --> 优化
优化 -->
原创
2024-07-10 06:06:25
70阅读
NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。·常见的数据类型 bool_ 一个字节的布尔值 int_ 默认的整数int8 字节-128-127 ; int16,int32, int64 对应的整数float_ float64的简写， f
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2023-12-09 19:57:06
27阅读
我们一般会去https://www.python.org/网站下载Python安装包，但是这个网站的访问速度比较慢，连个主页都刷了好久。 如果从https://www.python.org/下载Python安装包，大概每秒10+KB得速度，中途还会网络连接出错。 这里，我们建议选择国内的镜像源，比如taobao.org：http://npm.taobao.org/mirrors/python/ 比
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2023-06-19 17:46:56
461阅读
Redis采用单线程模型，每条命令执行如果占用大量时间，会造成其他线程阻塞，对于Redis这种高性能服务是致命的，所以Redis是面向高速执行的数据库一、Redis是非关系型数据库NoSQL是基于键值对的，不需要经过sql层的解析，所以性能非常高二、Redis是单线程：避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU，没有线程阻塞和锁竞争。没有加锁和释放锁的操作
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2023-06-09 22:21:07
70阅读
# Python 遍历多维 NumPy 数组
NumPy 是 Python 中用于科学计算的重要库，它提供了高效的数组操作功能。在数据分析、机器学习和科学计算中，经常需要处理多维数组。本文将介绍如何遍历多维 NumPy 数组，并带有示例代码，帮助读者更好地理解这一概念。
## NumPy 基础
NumPy 提供了一个名为 `ndarray` 的对象，它可以是一维、二维或更高维度的数组。我们可
原创
2024-09-25 05:50:55
51阅读
Numpy支持大量的维度数组和矩阵运算，对数组运算提供了大量的数学函数库！Numpy比Python列表更具优势，其中一个优势便是速度。在对大型数组执行操作时，Numpy的速度比Python列表的速度快了好几百。因为Numpy数组本身能节省内存，并且Numpy在执行算术、统计和线性代数运算时采用了优化算法。Numpy的另一个强大功能是具有可以表示向量和矩阵的多维数组数据结构。Numpy对矩阵运算进行
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2023-06-28 18:49:15
214阅读
## 提升yarn速度的流程
为了解决“yarn速度很慢”的问题，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 说明 |
| ------------------------------------- | ------
原创
2023-10-07 04:06:45
591阅读
三种主要数据传输方式： 1.单主机本地目录间数据传输（类似cp） Local: rsync [OPTION...] SRC... [DEST] 2.借助rcp，ssh等通道来传输数据（类似scp） Access via remote shell: &
# 提高 Yarn 下载速度的指南
在使用 Yarn 进行项目管理时，你可能会发现下载依赖包的速度很慢。这是一个常见的问题，但有许多方法可以解决。本文将教你如何提高 Yarn 的下载速度，通过以下流程来实现：
### 流程概述
| 步骤 | 说明 |
|--------------------|---------------
多维数组ndarray访问、修改字段访问、基本切片高级索引Numpy算数运算Numpy矩阵积Numpy广播 ndarray访问、修改ndarray对象的内容可以通过索引或者切片来访问和修改，就像python的内置容器对象一样。 ndarray对象中的元素遵循基于零的索引。 有三种行可用的索引方法类型： ①字段访问 ②基本切片 ③高级索引字段访问、基本切片import numpy as np
ar
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2023-09-17 00:02:48
174阅读
NumPy数组的索引、切片和遍历附加小知识： 本篇文章将会涉及到三维数组，特此做出以下补充：我们可以将三维数组想象成为一个立方体，第一维度理解为立方体的长，第二维度理解为宽，彩色图片是3通道的，所以第三维“图片通道”想象成深度。用立方体中直观展示：通过 np.zeros( ) 创建一个2行4列3个通道的三维数组，并给第1行第2列第1通道赋值为1。 得到以下结果：[[[0 0 0] [0 0 0]
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2023-12-13 06:41:03
130阅读
1. 前言NumPy 提供了一个 nditer 迭代器对象，它可以配合 for 循环完成对数组元素的遍历。下面看一组示例，使用 arange() 函数创建一个 3*4 数组，并使用 nditer 生成迭代器对象。示例1：import numpy as np
a = np.arange(0,60,5)
a = a.reshape(3,4)
#使用nditer迭代器,并使用for进行遍历
for x
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2024-02-11 15:02:18
91阅读
python numpy运算（2）上一节的内容是抽象的线性代数基础概念。 但是作为程序员，我们不是数学家。numpy最多的还是作为一维数据的容器，进行各种批量的线性运算。所以，这一节脚踏实地做一些具体的运算。本节阅读需20min，实操需20min。 文章目录python numpy运算（2）前言一、np位运算位与，位或按位取反左移和右移二、常见的数学函数1.三角函数2.舍入函数3.四则运算3.倒数
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2024-06-17 13:59:15
35阅读
```mermaid
erDiagram
主题 {
小白 --> 开发者: 请求帮助
开发者 --> 小白: 提供解决方案
}
```
# 如何解决Python运行速度突然很慢的问题
最近有一位小白开发者向我求助，他发现自己的Python程序在运行时速度突然变得很慢。作为一名经验丰富的开发者，我决定帮助他解决这个问题。下面我将介绍整个解决问题的流
原创
2024-05-12 06:38:53
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Python当前人气暴涨。它在DevOps，数据科学，Web开发和安全领域均有使用。但是在速度方面没有赢得美誉。这里有关于Python比较其他语言如，Java, C#, Go, JavaScript, C++进行性能对比，其中Python是最慢的。包含了JIT(C#, Java)和AOT(C,C++)编译器，也有像解释型语言如JavaScript。注意：文章中我所提到的"Python"均指使用C语
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2023-07-04 15:42:24
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# 如何提高 Python pip install 的安装速度
在使用 Python 的过程中，使用 pip 安装第三方库时，有时会遇到安装速度很慢的问题。这通常是因为默认的 PyPI（Python Package Index）源访问速度比较慢。为了改善这个问题，我们可以通过更换 pip 源或使用其他方法来提升安装速度。下面将为你详细介绍解决方案，并给出相应代码示例。
## 流程
下面是提高
numpy 数组的访问方式主要由索引(indexing)、切片（slicing）、迭代（iterating）,本节中主要以例子为讲解其访问方式一维数组一维数组访问方式，首先创建一个一维数>>> a = np.arange(10)**3
>>> a
array([ 0, 1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729])按
python语言在最近几年国内大火的编程语言中一直处于前三的位置 那是因为它具更高更快更强的特点： 1）更高—开发效率更高 python语言是完全开源的，其中有许多第三方库，让程序员犹如神助， 2）更快—运行速度更快 由于近些CPU处理速度的快速发展，编程语言本身的快慢在大多数业务场景下已不再被做为主要考量，最近几年Py解释器在不断的提高着Python的运行速度 ，通过Py运行的程序，在某些场景下
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2024-02-02 13:55:49
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用Python和Pandas进行数据分析，很快就会用到循环。但在这其中，就算是较小的DataFrame，使用标准循环也比较耗时。遇到较大的DataFrame时，需要的时间会更长，会让人更加头疼。现在，有人忍不了了。他是一位来自德国的数据分析师，名叫Benedikt Droste。他说，当自己花了大半个小时等待代码执行的时候，决定寻找速度更快的替代方案。在给出的替代方案中，使用Numpy向量化，与使
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2023-10-16 20:57:21
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问题描述现有几千条数据，需要插入到对应的Hive/Impala表中。安排给了一个同事做，但是等了好久，反馈还没有插入完成……看到他的做法是：对每条数据进行处理转换为对应的insert语句，但是，实际执行起来，速度很慢，每条数据都要耗时1s左右。比在MySQL中批量插入数据慢多了，因而抱怨Impala不太好用问题分析首先，必须明确的是，把每条数据处理成insert语句的方式，肯定是最低效的，不管是在
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2023-07-12 09:53:44
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