本文首發於:行者AI 關於用戶留存是各大數據分析平台必不可少的功能,企業一般用留存率衡量用戶的活躍情況,也是能直接反應產品功能價值的直接指標,留存率是衡量用戶質量的最重要指標之一,因此計算各種留存率是數據分析取數的最底層的基本功。所以下面舉幾個用戶留存分析的實戰例子。 1. 准備 ...
下面是python中的一個函數計算代碼: loops from math import a range ,loops def f x : return cos x sin x timeit r f x for x in a 效率: loops, best of : ns per loop 下面我們就來看一下提高計算速度的方法: 使用數組 import numpy as np a np.arang ...
2020-07-03 18:21 0 550 推薦指數:
本文首發於:行者AI 關於用戶留存是各大數據分析平台必不可少的功能,企業一般用留存率衡量用戶的活躍情況,也是能直接反應產品功能價值的直接指標,留存率是衡量用戶質量的最重要指標之一,因此計算各種留存率是數據分析取數的最底層的基本功。所以下面舉幾個用戶留存分析的實戰例子。 1. 准備 ...
有個簡單的運算, 階乘,如果使用Python, c++和C#來運算,哪個會更快呢? 首先,Python直接就淘汰了,大概使用了90秒。 我感覺C++肯定會非常優秀,我使用的是g++編譯器。 確實非常優秀,使用了1.5秒!60倍於Python的速度! 感覺C#會不會介於 ...
摘要: 1.以動態圖形式計算一個簡單的加法 2.cpu和gpu計算力比較(包括如何指定cpu和gpu) 3.關於gpu版本的tensorflow安裝問題,可以參考另一篇博文:https://www.cnblogs.com/liuhuacai/p/11684666.html 正文: 1. ...
實驗時要對多個NN模型進行對比,依次加載直到第8個模型時,發現運行速度明顯變慢而且電腦開始卡頓,查看內存占用90+%。 原因:使用過的NN模型還會保存在內存,繼續加載一方面使新模型加載特別特別慢,另一方面是模型計算速度也會下降很多。 解決方法:加載新模型之前把舊的模型撤掉 ...
使用內置數據類型 內置數據類型非常快,尤其是與我們自定義的類型相比。 這主要是因為內置的數據類型是由 C 實現的,而在 Python 中寫的代碼運行速度實在無法與之相比。 盡量使用內置函數,去掉屬性訪問 運行時間:4.470336198806763秒 ...
在本周於PyCon 2021舉行的Python語言峰會上,Python語言創建者Guido van Rossum公布了近期和長期計划,旨在使Python更快-快兩倍到五倍,甚至更多。 從替代運行時(例如PyPy)到包裝用C / C ++編寫的模塊,Python語言已經有許多運行速度 ...
問題描述:數據處理,尤其是遇到大量數據且需要for循環處理時,需要消耗大量時間,如代碼1所示。通過data['trip_time'][i]的方式會占用大量的時間 代碼1 解決辦法,添 ...
今天整理了幾個在使用python進行數據分析的常用小技巧、命令。記得搭配Pandas+Jupyter Notebook使用哦。 01 使用Pandas Profiling預覽數據 這個神器我們在之前的文章中就詳細講過,使用Pandas Profiling可以在進行數據分析之前對數 ...