你好我用Python编写了一些代码,使用.jumbotron {
position: relative;
background: #fff url("slide.jpg") center center;/*slide.jpg =>you image*/
width: 100%;
height: 100%;
background-size: cover;
overflow: hidden;
}
任意精度数学模块:
mpmath
打印结果大约需要87秒。我该如何改进这段代码?我在Fortran的朋友写了类似的程序,他打印结果只用了3.14秒。
答案 0 :(得分:0)
评论中丢失的内容是此代码使用mpmath
模块。 *
导入模糊了所有计算使用此模块中的特殊函数的事实:
from mpmath import *
mpf(x + 1)
mpmath是一个免费的(BSD许可的)Python库,用于实现任意精度的实数和复数浮点运算
numpy
用户对速度的所有印象以及加速numpy代码的方式都无关紧要。 numpy
标记有2.9个关注者,mpmath
标记有0个关注者。 CodeReview
适合度更差。
至于Fortran比较,你甚至不会指出你朋友正在使用的mp数学包。编译的Fortran代码总是比Python代码更快,尽管很好地利用了numpy' vectorization'可以减少速度差异。但是这个代码示例并没有尝试使用任何这些numpy技巧(即使它们可以使用mpmath)。它只是对单个数字进行计算,而不是数组。
mpmath
个问题有一个Google网上论坛列表。我建议使用它。
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所以熟悉扩展精度计算的人已经回答了你的CR问题。