Question

我需要职能分组,这将把两个名单减少到一个总数。物品应该是诱杀剂的病媒。

So, I wrote these functions:

def element_wise_multiplication(weights, items):
    return map(lambda x, y: x * y, weights, items)

def total(weights, items):
    return sum(element_wise_multiplication(weights, items))

他们看着科索沃人,但问题是,该名记者显示,与伊斯兰堡的界线造成95%的开学时间,因此其表现相当令人无法接受。

最有效的执行方式是什么?

P.S.我知道NumPy的阵列,但我想在此问题上使用PyPy。或者在这种情况下使用它并不值得吗?

Answer 1

你们可以通过这样的创造者来照顾:

from itertools import izip
value = sum((x * y) for x, y in izip(weights, items))

。完成与在<代码>zip上的同一件事,但没有记名费。

Answer 2

虽然你不希望在此案中使用 n,但也许值得考虑速度差异。

最好的非消耗性解决办法似乎是使用微粒的生成器,稍微超过效果。

    In [31]: %timeit sum(x*y for x,y in zip(weights,items))
    10000 loops, best of 3: 158 us per loop

    In [32]: %timeit sum(x*y for x,y in izip(weights,items))
    10000 loops, best of 3: 125 us per loop

However when we use the numpy arrays we get:

    In [33]: %timeit (np_weights,np_items).sum()
    100000 loops, best of 3: 9.08 us per loop

冷静的解决办法是14倍的更快。如果这在你的法典中确实是一个瓶颈,那么 n就是前进的道路。

Answer 3

try just this:

def total(weights, items):
   return sum (x * y for x, y in zip(weights, items))

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