我需要帮助确定实验矩阵的行列式的计算复杂度为n×n 我的代码: import numpy as np
import timeit
t0 = time.time()
for n in range(1, 10):
A = np.random.rand(n, n)
det = np.linalg.slogdet(A)
t = timeit
我有一个web服务,它给了我巨大的json响应。在这里,我提供了iPython代码片段。 In [1]: import requests
In [2]: r = requests.post("<API endpoint>", data={"number_of_row" : 10000000})
In [3]: r
Out[3]: <Response [200]>
In [4]: im
环顾了论坛,关于使用timeit的位和教程后,我无法确定我的问题,但我确定我错过了一些重要的东西。 我想要的乐趣下面的代码位(稍作修改仅仅是一个说明性的例子)通过timeit时间的表现: PREDS="
import numpy as np
from ML import fit, predict
from utils.data_transform import features_square
尝试评估in语句的性能:set和list。我知道我可以用模块time来做,但我想尝试timeit模块。 所以我的代码是未来: from timeit import Timer
def func_to_test(val, s):
return val in s
if __name__ == "__main__":
val = 346
n = 100000