『壹』 加速python程序運行
python是一門簡潔、高效的語言，這也是它的設計理念！下面我們來看一下如何加速我們的python。
以下舉例說明
一、分析代碼運行時間
第1式：測算代碼運行時間
平凡方法
快捷方法（jupyter環境）
第2式：測算代碼多次運行平均時間
平凡方法
快捷方法（jupyter環境）
第3式：按調用函數分析代碼運行時間
平凡方法
快捷方法（jupyter環境）
『貳』 優化Python編程的4個妙招
1. Pandas.apply() – 特徵工程瑰寶
Pandas 庫已經非常優化了，但是大部分人都沒有發揮它的最大作用。想想它一般會用於數據科學項目中的哪些地方。一般首先能想到的就是特徵工程，即用已有特徵創造新特徵。其中最高效的方法之一就是Pandas.apply()，即Pandas中的apply函數。
在Pandas.apply()中，可以傳遞用戶定義功能並將其應用到Pandas Series的所有數據點中。這個函數是Pandas庫最好的擴展功能之一，它能根據所需條件分隔數據。之後便能將其有效應用到數據處理任務中。
2. Pandas.DataFrame.loc – Python數據操作絕妙技巧
所有和數據處理打交道的數據科學家(差不多所有人了!)都應該學會這個方法。
很多時候，數據科學家需要根據一些條件更新數據集中某列的某些值。Pandas.DataFrame.loc就是此類問題最優的解決方法。
3. Python函數向量化
另一種解決緩慢循環的方法就是將函數向量化。這意味著新建函數會應用於輸入列表，並返回結果數組。在Python中使用向量化能至少迭代兩次，從而加速計算。
事實上，這樣不僅能加速代碼運算，還能讓代碼更加簡潔清晰。
4. Python多重處理
多重處理能使系統同時支持一個以上的處理器。
此處將數據處理分成多個任務，讓它們各自獨立運行。處理龐大的數據集時，即使是apply函數也顯得有些遲緩。
關於優化Python編程的4個妙招，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對python編程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於python編程的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
『叄』 濡備綍瀵筽ython榪涜屽姞閫
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『肆』 python的性能
PPT的性能，這個你也找找這方面的消息吧，關於這個性能的一些介紹上多了解一下這個情況。
『伍』 如何利用 PYTHON 進行深度學習液冷 GPU 加速計算
藍海大腦圖數據一體機研究人員表示：
在架構方面，CPU 僅由幾個具有大緩存內存的核心組成，一次只可以處理幾個軟體線程。相比之下，GPU 由數百個核心組成，可以同時處理數千個線程。
NumPy 已成為在 Python 中實現多維數據通信的實際方法。然而，對於多核 GPU，這種實施並非最佳。因此，對於較新的針對 GPU 優化的庫實施 Numpy 數組或與 Numpy 數組進行互操作。
NVIDIA® CUDA® 是 NVIDIA 專為 GPU 通用計算開發的並行計算平台和編程模型。CUDA 數組介面是描述 GPU 數組（張量）的標准格式，允許在不同的庫之間共享 GPU 數組陪碧皮，而無需復制或轉換數據。CUDA 數組由 Numba、CuPy、MXNet 和 PyTorch 提供支持。
CuPy 是一個利用 GPU 庫在 NVIDIA GPU 上實施 NumPy CUDA 數組的庫。
Numba 是一個 Python 編譯器，可以編譯 Python 代碼，以在支持 CUDA 的 GPU 上執行。Numba 直接支持 NumPy 數組。
Apache MXNet 是一個靈活高效的深度學習庫。可以使用它的 NDArray 將模型蘆差的輸入和輸出表示和操作為多維數組。NDArray 類似於 NumPy 的 ndarray，但它們可以在 GPU 上運行，以加速計算。
PyTorch 是慧襲一種開源深度學習框架，以出色的靈活性和易用性著稱。Pytorch Tensors 與 NumPy 的 ndarray 類似，但它們可以在 GPU 上運行，加速計算。
『陸』 python中(a and b)返回0是啥意思
返回值為0，表示結果是假。說明a和b至少有一個不是真。