A menudo, algunas de las respuestas mencionan que una solución dada es lineal , o que otra es cuadrática . ¿Cómo marcar la diferencia / identificar qué es qué? ¿Alguien puede explicar esto, de la manera más fácil posible, para los que, como yo, que todavía no saben?
¿Qué algoritmos existen para el pronóstico / regresión de series de tiempo? ¿Qué pasa con el uso de redes neuronales? (¿Los mejores documentos sobre este tema?) ¿Hay bibliotecas de Python / fragmentos de código que pueden ayudar?
Tengo una tabla de base de datos con artículos y cada uno de estos artículos tiene una fecha de envío. Necesito calcular los días y las horas desde que el artículo se publicó en la base de datos, como: This article has been published 4 hours ago. This article has been published 3 days and […]
Ejecutándolo en Ubuntu 14 con Python 2.7.6 Simplifiqué el script para mostrar mi problema: import time import multiprocessing data = range(1, 3) start_time = time.clock() def lol(): for i in data: print time.clock() – start_time, “lol seconds” def worker(n): print time.clock() – start_time, “multiprocesor seconds” def mp_handler(): p = multiprocessing.Pool(1) p.map(worker, data) if __name__ == […]
En Python, y suponiendo que estoy en un sistema que tiene un generador de semillas aleatorio, ¿cómo puedo obtener random.seed () para usar la hora del sistema en su lugar? (Como si / dev / urandom no existiera)
Estoy tratando de usar timeit.timeit para encontrar cuánto tiempo se tarda en ejecutar una línea específica de código. El problema es que esta línea incluye variables y debo importarlas de alguna manera, así que mi pregunta es ¿cómo? Para ser más claros, el código se ve algo así: def func(): var1 = ‘aaa’ var2 = […]
Estoy tratando de medir el tiempo de raw_queries(…) , hasta ahora sin éxito. Encontré que debería usar el módulo timeit. El problema es que no puedo (= no sé cómo) pasar los argumentos a la función desde el entorno. Nota importante: antes de llamar a raw_queries , tenemos que ejecutar phase2() (inicialización de entorno). Nota […]
Necesito recorrer cada píxel de una matriz numpy 2D (imagen) de 2560×2160. Una versión simplificada de mi problema es la siguiente: import time import numpy as np t = time.clock() limit = 9000 for (x,y), pixel in np.ndenumerate(image): if( pixel > limit ) pass tt = time.clock() print tt-t Esto está tomando un repugnante ~ […]
¿Cuál sería una forma elegante, eficiente y Pythonic para realizar operaciones de redondeo ah / m / s en tipos relacionados con el tiempo en Python con control sobre la resolución de redondeo? Mi conjetura es que requeriría una operación de módulo de tiempo. Ejemplos ilustrativos: 20:11:13% (10 segundos) => (3 segundos) 20:11:13% (10 minutos) […]
¿Hay un límite superior a cuánto tiempo puede especificar un subproceso para dormir con time.sleep ()? He estado teniendo problemas con la suspensión de mi script durante largos períodos de tiempo (es decir, más de 1k segundos). Este problema ha aparecido tanto en plataformas Windows como Unix.