Timeit in Jupyter Notebook
In diesem Leitfaden werden wir demonstrieren So verwenden Sie "Timeit" im Jupyter -Notizbuch Um Ihnen zu helfen, eine gute Leistung zu messen.
Verwendung von Zeitit im Jupyter -Notizbuch
Zum Glück, in Jupyter oder Ipython Notebook, eine Magie “ZeitlingeDer Befehl ist verfügbar, um Ihren Code zu zeitieren. Timeit Magic -Befehl im Jupyter -Notizbuch wird verwendet, um die zeitliche Ausführung von kleinem Code zu messen. Sie müssen das Zeititmodul nicht aus einer Standardbibliothek importieren. Der Befehl "Zeitit" beginnt mit dem "%" Und "%%Symbole, die wir in diesem Artikel diskutieren werden.
Die meisten Python -Benutzer sind verwirrt zwischen der Verwendung von Zeitit- und %% Timeit -Befehlen. Lassen Sie uns den grundlegenden Unterschied zwischen %Timeit und %% Timeitbefehlungen diskutieren, um das gesamte Konzept über beide Befehle zu verstehen.
Die folgenden Details erläutern Ihnen den Unterschied und die Verwendung des Timeit -Befehls, indem Sie % und %% Symbole verwenden:
%Timeit im Jupyter -Notizbuch
Der "%ZeititIst ein Zeilenmagiebefehl, in dem der Code aus einer einzigen Zeile besteht oder in derselben Zeile geschrieben werden sollte, um die Ausführungszeit zu messen. Im "%ZeititBefehl ”Der bestimmte Code wird nach dem“ angegeben%Zeitit”Wird durch einen Raum getrennt.
Dieser Befehl führt den verfügbaren Code mehrmals aus und gibt die schnellste Geschwindigkeit des Ergebnisses zurück. Dieser Befehl berechnet automatisch die Anzahl der Ausführungen, die für den Code in einem Gesamtausführungsfenster von 2 Sekunden benötigt werden.
%Zeititsyntax
Die folgende Syntax wird verwendet, um den Befehl „%Timeit“ auszuführen:
%Timeit [-n-o] Aussage
%Timeit Max (Bereich (100000)) %Zeitit für _ im Bereich (500): TRUE
Beispiel
Erklären wir den „%Timeit“ mit Hilfe des folgenden Beispiels:
Def Test (n):Rückgabesumme (Bereich (n))
n = 10000
%Timeit -r 4 -n 10000 Test (N)
Im vorherigen Quellcode werden die Nummer und die Wiederholung angegeben, wobei -n und -r optional sind. Die Wiederholung und Nummer in „Zeitlinge.Timeit () ”werden standardmäßig automatisch eingestellt.
Wie Sie in der vorherigen Ausgabe sehen können, werden die Standardabweichung und der Mittelwert des vorherigen Codewerks unter Verwendung %Timeit berechnet.
%% Zeitit im Jupyter -Notizbuch
Der "%% ZeitbesitzDer Befehl ”wird verwendet, um die Ausführungszeit des gesamten Zellcodes zu messen, und kann mehrere Codezeilen enthalten, die in der nächsten Zeile geschrieben werden können. Der "%% Zeitbesitz"Ist am einfachsten zu bedienen, weil Sie eingeben müssen"%% Zeitbesitz”Nur zu Beginn der Zelle. Wir haben die "Numpy" Python Library eingeschlossen. Daher enthält das folgende Beispiel die Zeit, das "Numpy" -Modul zu importieren:
Beispiel
%% Timeit -r 4 -n 10000Numph als NP importieren
a = np.Arange (n)
np.sum (a)
Dadurch wird der Mittelwert und die Standardabweichung des angegebenen Code berechnet.
Zeitleiteroptionen
Die folgenden Optionen oder Flags, die Sie mit dem Befehl Timeit angeben können:
| Optionen | Zweck |
|---|---|
| -N | Es führt die Code -Anweisungszeiten in einer Schleife aus. Wenn die Zahl nicht angegeben ist, bestimmt sie die, um eine gute Genauigkeit zu erhalten. |
| -R | Zeigt die Anzahl der Wiederholungen an. |
| -P | Verwendet, um die Präzision von zu berechnen Ziffern, um das Timing -Ergebnis zu zeigen. |
| -C | Zeit nutzen.Uhr; Standardfunktion unter Windows, um die Wandzeit zu messen. |
| -T | Zeit nutzen.Zeit; Die Standardfunktion auf UNIX misst die Wandzeit. |
| -Q | Für die Ruhe verwenden; Zeigen Sie kein Ergebnis an. |
| -Ö | Gibt den Zeitpunkt zurück, der in einer Variablen weiter gespeichert wird, um weitere Details anzuzeigen. |
Abschluss
Wir haben in diesem Tutorial gesehen. Der %Timeit -Befehl wird verwendet, um die Ausführungszeit eines Code -Stücks zu messen. Wir haben den Differenz zwischen dem Befehl %Timeit und %% Timeit im Jupyter -Notizbuch und der Art und Weise, wie beide in einem Programm verwendet werden. In diesem Handbuch werden auch verschiedene Befehlsoptionen für zeitliche Befehl erwähnt. Wir hoffen, Sie haben diesen Artikel hilfreich gefunden. Weitere Tipps und Informationen finden Sie in anderen Linux -Hinweisartikeln.