我们都知道在Python中执行一段语句的常用方法是使用for循环。 这样做的一般方法是， # I am assuming iterated list is redundant.
# Just the number of execution matters.
for _ in range(count):
pass
我相信没有人会认为上面的代码是通用的实现，但还有另一种选择。通过乘以
我正在做一个实验来计算信号的近似熵。细节（和实际代码）可以在其Wikipedia page上找到。不幸的是，虽然算法本身起作用，但对于大数据集来说非常慢（例如，在2000长信号上大约需要25秒）。因为我在很多更长的信号上进行这种计算，所以我希望我的实验至少持续1个月。我想知道是否有任何方法来加速算法。 import numpy as np
def ApEn(U, m, r):
de
如果M是一个密集的m×n矩阵并且v是一个n分量向量，那么产品u = Mv是由u[i] = sum(M[i,j] * v[j], 1 <= j <= n)给出的m分量向量。一个简单的实现该乘法是 allocate m-component vector u of zeroes
for i = 1:m
for j = 1:n
u[i] += M[i,j] * v[j]
e
我在Progress（11.4）中已经注意到重复的字符串连接可能非常慢。例如在下面的代码中。 DEF VAR i AS INT NO-UNDO.
DEF VAR c AS LONGCHAR NO-UNDO.
DO i = 1 TO 1000000:
c = c + STRING(i MOD 10).
END.
从我在Java中的经验，我认为这个问题是每个我们串接的时候，我们要