自定义deepcopy方法: defdeepcopy(self,*args):'''description:自定义深拷贝 param{array}args 一些额外参数return{*}自身的副本'''iflen(args)!=0:returnCourse(self.data,*args)else:returnCourse(self.data,self.year,self.session) 重新生成火焰图: 优化后,迭代次数来到了96次每秒 分析上图,时间大部分都...
print(a)# array([11, 22, 33, 3]) print(b)# array([11, 22, 33, 3]) print(c)# array([11, 22, 33, 3]) 1. 2. 3. 4. copy() 的赋值方式没有关联性 b=a.copy()# deep copy print(b)# array([11, 22, 33, 3]) a[3]=44 print(a)# array([11, 22, 33, 44]) print...
deepcopy(origin_list) return l ##转换为numpy, 然后再tolist() def method2(origin_list, step): for each in range(step): l = np.array(origin_list).tolist() assert type(l) == type(origin_list) return l ##使用pickle def method3(origin_list, step): for each in range(step): l =...
immutable_object_tuple=(type(None),int,float,bool,complex,str,tuple,bytes,frozenset)# 定义复制解析字典,通过对象类型获取对应的复制方法copy_dispatch=d={}fortinimmutable_object_tuple:d[t]=copy_immutabled[list]=copy_of_listd[set]=copy_of_setd[dict]=copy_of_dict# 定义统一的复制函数,通过类型自...
python中的"="、"np.copy()","copy.deepcopy()" 我们直接给个例子看一下 1importnumpy as np2importcopy34a = np.array([1,'m', [2, 3, 4]])5b =a6c = np.copy(a)#等价于c = a.copy()7d =copy.deepcopy(a)89print(id(a), id(b), id(c), id(d))10print("a:", a)11print(...
copy与deep copy 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 索引和切片 通过索引和切片可以访问以及修改数组元素的值 一维数组 程序示例 import numpy as np #索引与切片 array=np.arange(3,15) print(array) print(array[3])#数组下标为3的元素 print('\n') ...
importtorchimportnumpy#A numpy array of size 6a = numpy.array([1.0, -0.5, 3.4, -2.1, 0.0, -6.5])print(a)#Applying the from_numpy function and#storing the resulting tensor in 't't =torch.from_numpy(a)print(t) 结果: [ 1. -0.5 3.4 -2.1 0. -6.5] ...
Python 中的深拷贝 在Python 中实现复杂对象的拷贝可以通过标准库copy提供的 copy.deepcopy 实现,此外 copy 模块还提供了 copy.copy 进行对象的浅拷贝。 看下深拷贝的情况: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importcopy l1= [1,[2,3],4]l2=copy.deepcopy(l1)l2[1].append("new")print...
array([[left, top], [right, top], [right, bott], [left, bott]], dtype=np.float32)) del b["txt"] bxs = [b for b in bxs if b["text"]] if self.mean_height[-1] == 0: self.mean_height[-1] = np.median([b["bottom"] - b["top"] for b in bxs]) self.boxes....
确保运行时间设为python3 并且低于硬件加速器的速度,选择GPU。 接下来,检测cuda(统一计算设备架构)是否可行。大多数深层学习框架使用CUDA在GPU上计算前后次数。 #importing libraries import numpy as np # linear algebra import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv) import ...