汇丰银行拒绝处理来自加密交易所的交易
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1. GitHub 随着Python库的生态系统越来越复杂,我们发现自己编写了越来越多的依赖于C扩展和多线程代码的代码。 在对比性能时,这就成了一个问题,因为CPython内置的剖析工具不能正确处理多线程和本地代码。 这时,Scalene[11]就来救场了。 Scalene是一个针对Python脚本的CPU和内存剖析工具,它能够正确处理多线程代码,并区分运行Python和本地代码的时间。 你不需要修改你的代码,你只需要用scalene从命令行运行你的脚本,它就会为你生成一个文本或HTML报告,显示每行代码的CPU和内存使用情况。 结语 一款好用的工具,能够让开发者事半功倍。 对于Python这种极度依赖第三方工具包的编程语言更是如此。
因为有了这些优秀的工具,才使得Python生态得以完善和状态。 几乎每一位数据科学家在其职业生涯的某个阶段都曾处理过高维数据。 不幸的是,人类的大脑并没有足够的能力直观地处理这种数据,所以我们必须借助其他技术。 今年年初,Facebook发布了HiPlot[10],这是一个帮助发现高维数据中的相关性和模式的库,使用平行图和其他图形方式来表示信息。在他们的发布博文中解释了这个概念,但基本上是一种很好的、方便的可视化和过滤高维数据的方法。 HiPlot是交互式的,可扩展的,你可以从你的标准Jupyter Notebooks或通过它自己的服务器使用它。
10. Scalene (编辑:南昌站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |


