前言：地址的概念1》地址 -- &int a；scanf（“%d”，&a）；2》我想知道 a 到底放在哪个地址中，想把地址打印出来地址对应的格式控制符：%p#include <stdio.h>
int main()
{
int a=10；
scanf(“%d”,&a);
printf（“%d”，a）；//打印的是 a 的值
pri
Python 现在越来越火，已经迅速扩张到包括 DevOps、数据科学、Web 开发、信息安全等各个领域当中。然而，相比起 Python 扩张的速度，Python 代码的运行速度就显得有点逊色了。在代码运行速度方面，Java、C、C++、C# 和 Python 要如何进行比较呢？并没有一个放之四海而皆准的标准，因为具体结果很大程度上取决于运行的程序类型，而语言基准测试Computer Langua
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2024-08-30 21:00:55
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# Java数据计算性能优化
在现代软件开发中，数据计算的效率至关重要。特别是当项目需要处理庞大的数据集时，计算速度的慢可能会造成严重的性能问题。本文将探讨一些常见的Java性能问题，并提供相应的代码示例与优化建议。
## 性能瓶颈的常见原因
1. **算法选择不当**：选择复杂度较高的算法会导致计算时间大幅增加。
2. **不当使用集合**：在需频繁增删的情况下使用ArrayList而非L
目录前言一、创建数组二、测试两个数组的对应元素是否足够接近三、修改数组中的元素值四、数组与标量的运算五、数组与数组的运算六、数组排序七、数组重复八、数组转置九、数组所有元素累计和与累计积十、数据的集合运算十一、数组的点积/内积运算十二、访问数组中的元素十三、数组切片十四、数组对函数运算的支持十五、改变数组形状十六、数组扁平化，变为一维数组十七、数组切分十八、取整运算十九、广播（数组与标量的加法）二
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2023-08-04 13:33:16
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# 教你优化Python word操作效率
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(问题：Python word 太慢) --> B(分析问题原因)
B --> C(优化方案制定)
C --> D(代码实现)
D --> E(测试验证)
E --> F(总结反思)
```
## 2. 分析问题原因
首先，我们需要分析一
原创
2024-04-03 05:29:22
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# Python网站速度优化指南
在当今互联网时代，网站的访问速度对于用户体验至关重要。特别是使用Python开发的网站，由于其简单易用，但可能在响应速度上不如一些其他语言。本文将探讨如何优化Python网站的速度，并提供相关代码示例。
## 1. 理解网站速度
首先，我们要理解影响网站速度的几个关键因素：
- **服务器响应时间**：这是指服务器接收到请求到开始发送响应所需的时间。
-
Python Pandas 合并联接——Merge 文章目录Python Pandas 合并联接——Merge1. Pandas 安装2. Pandas 的数据操作2.1 作用2.2 参数说明2.3 单主键实例说明2.4 多主键实例说明2.5 未作为合并参考主键的列名出现重复2.6 提示合并详情参考 Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；
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2024-10-08 02:30:22
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## Python特征工程计算太慢，如何用Spark加速
在数据科学和机器学习领域，特征工程是一个至关重要的步骤，它涉及将原始数据转换为适合机器学习算法使用的特征。Python是一个流行的数据科学语言，但在处理大量数据时，特征工程的计算速度可能变得很慢。为了加速特征工程计算，我们可以使用Apache Spark，一个用于大规模数据处理和分布式计算的开源框架。
### 了解Apache Spar
原创
2023-08-21 05:54:50
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Python如何实现大型数组运算？本篇文章小编给大家分享一下Python实现大型数组运算代码示例，小编觉得挺不错的，现在分享给大家供大家参考，有需要的小伙伴们可以来看看。问题你需要在大数据集(比如数组或网格)上面执行计算。解决方案涉及到数组的重量级运算操作，可以使用NumPy库。NumPy的一个主要特征是它会给Python提供一个数组对象，相比标准的Python列表而已更适合用来做数学运算。下面是
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2023-08-02 08:17:42
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在python 中有时候我们用数组操作数据可以极大的提升数据的处理效率，类似于R的向量化操作，是的数据的操作趋于简单化，在python 中是使用numpy模块可以进行数组和矢量计算。 下面来看下简单的例子 import numpy as np
data=np.array([2,5,6,8,3]) #构造一个简单的数组
print(data) 结果：[2 5 6 8 3] da
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2023-08-12 19:48:23
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第二章 Numpy入门2.3 Numpy数组的计算2.3.1 Numpy的通用函数 通用函数有两种存在形式：一元通用函数对单个输入操作；二元通用函数对两个输入操作1.数组的运算 Numpy通用函数的使用方式非常自然，因为他用到了Python原生的算术运算符，标准的加、减、乘、除都可以使用。>>> import numpy as np
>>> x = np.a
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2023-09-12 13:53:01
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# 如何加速python pip下载速度
## 简介
在使用Python开发过程中，我们经常会使用pip来下载和管理第三方库，但是有时候pip下载速度很慢，影响我们的开发效率。本文将介绍如何加速python pip下载速度的方法。
## 方法一：更换pip源
更换pip源是最简单也是最有效的方法之一。国内常用的pip源有阿里云、清华等，这些源提供了很好的下载速度。
### 步骤
以下是更换p
原创
2024-04-08 04:46:07
208阅读
如果不加以优化的话，递归很容易出现重复计算的问题。比如前面计算斐波那契数列，根据公式有F(n) = F(n-1) + F(n-2)。这意味着为了计算F(8)，必须计算F(7)和F(6)。而为了计算F(7)，必须计算F(6)和F(5)，......。这里F(6)就被计算了两次。一般地，递归程序越靠近边界，重复计算的次数就会呈指数增加。当求F(36)时，电脑已经完全僵死，
我们开发的脚本一般都会用到一些第三方包，可能别人也需要用到我们的脚本，如果我们将我们的xx.py文件发给他，的，他还需要安装python解释器，甚至还要安装我们用的那些第三方包，是不是有点小麻烦？但是我们都知道，PC是可以直接运行exe文件的，这就为我们提供了一个便捷的方式。所以，从看了这个教程以后，这都将成为过去式，打成exe之后，分享即可用。PS: 如果打包为exe的话，版本尽量选择pytho
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2024-08-16 09:35:23
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## 如何实现Python计算直方图数组
### 一、流程
首先，让我们来看一下实现Python计算直方图数组的整个流程：
```mermaid
gantt
title Python计算直方图数组实现流程
section 步骤
讲解流程 : 2022-01-01, 4d
编写代码 : 2022-01-05, 3d
测试代码 :
原创
2024-04-01 06:04:27
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# 如何计算next数组（Python）
## 1. 流程概述
在字符串匹配算法中，KMP算法是一种高效的字符串匹配算法。其中一个关键的数据结构就是next数组，它用来记录模式串中前缀和后缀的最长公共前缀后缀长度。下面是计算next数组的具体步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 初始化next数组，将第一个元素置为-1 |
| 2 | 初始化
原创
2024-06-28 05:45:23
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1,曲线y = sqrt(x) 和 点(3/2,0) 最近距离为多少 设最近点为(x,y)则D = d^2 = (x-3/2)^2 + (y-0)^2 所以D = (x-3/2)^2 + [sqrt(x)-0]^2 因为y = sqrt(x)所以D = (x-3/2)^2 + x = x^2 - 2x + 9/4D' = 2x-2&
不知道你们碰到过这样的情况没有，在Python官网下载Python却很慢，刚开始我还以为是被限速了，后来才了解到这是因为Python官网的服务器是在外网，所以呢那我找到了一个Python的国内下载网址：CNPM Binaries Mirror (npmmirror.com)。给自己记录一下顺便也希望能帮到大家。也不想写的就这么简短，那我就继续写一写，关于把如何安装Python也记录下
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2023-07-10 14:43:40
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在python 中有时候我们用数组操作数据可以极大的提升数据的处理效率，类似于R的向量化操作，是的数据的操作趋于简单化，在python 中是使用numpy模块可以进行数组和矢量计算。 下面来看下简单的例子import numpy as np
data=np.array([2,5,6,8,3]) #构造一个简单的数组
print(data)结果：[2 5 6 8 3]data1=np
一、数组与标量的运算在numpy库中支持加减乘除等运算，计算结果为一个新数组每个元素为标量与原数组中的每个元素进行计算的结果。注意：标量在前和在后时计算方法是不同的。import numpy as np
x=np.array((1,2,3))
y=x*2
c=x//2
d=x**2
f=2/x
print(y,c,d,f) 结果：[2 4 6] [0 1 1] [1 4 9] [2.&n
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2023-06-16 16:56:08
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