python的速度函数_python 速度
Python的各种imread函数在实现方式和读取速度上有何区别
① PIL.Image.openopen() 函数打开图像,但并不读入,直到有操作发生.
具体的读取操作是在 ImageFile.py 写的.大体流程是先检测文件类型,整块地读入文件内容,然后调用解码器解码,做了很多优化,效率应该还是很高的.
imread 调用 scipy.misc.pilutil.imread.从名字就能看出来其实调用的还是 Pillow.
确实是调用 pil.image.open(),然后返回一个 fromimage().
调用的还是 pilutil 中的 imread
相关代码如下
try:
from .pilutil import *
from . import pilutil
__all__ += pilutil.__all__
del pilutil
except ImportError:
pass
也算是学了一招,从 pilutil 导入其所有函数添加到当前空间,然后又删除了 pilutil 消除影响.
代码今天这一节：scikit-image/_io.py at master - scikit-image/scikit-image - GitHub
是通过插件 plugin 来读入不同的文件,而且会试用几个不同的 plugins 来找到合适的.
使用 call_plugin 来调用,代码今天这一节：scikit-image/manage_plugins.py at master - scikit-image/scikit-image - GitHub
可以根据如下代码查看插件调用的优先级
# For each plugin type, default to the first available plugin as defined by
# the following preferences.
preferred_plugins = {
# Default plugins for all types (overridden by specific types below).
'all': ['pil', 'matplotlib', 'qt', 'freeimage'],
'imshow': ['matplotlib'],
'imshow_collection': ['matplotlib']
}
plugins 的源代码今天这一节：scikit-image/skimage/io/_plugins at master - scikit-image/scikit-image - GitHub.可以看到 pil 的 imread,是用 open 打开图像之后,再转换成 ndarray.
这里是调用的 CV::imread(),代码今天这一节：opencv/loadsave.cpp at master - opencv/opencv - GitHub.一般来说 C\C++ 的实现,应该比 python 速度快一点.
matplotlib 的文档里面说,matplotlib 原生只可以读取 PNG 文件,有 PIL 的时候,可以读取其他类型的文件.如果使用 URL 打开在线图像文件,需要符合 PIL 的文档要求.
matplotlib.image.imread 的代码今天这一节：matplotlib/image.py at master - matplotlib/matplotlib - GitHub.matplotlib 的原生 PNG 读取和写入,是用 C 实现的,代码今天这一节：matplotlib/_png.cpp at master - matplotlib/matplotlib - GitHub.
matplotlib 是先用 pil 的 open 打开图像,如果格式是 png,就用原生方法打开.相关代码如下：
handlers = {'png': _png.read_png, }
if format is None:
if cbook.is_string_like(fname):
parsed = urlparse(fname)
# If the string is a URL, assume png
if len(parsed.scheme) 1:
ext = 'png'
else:
basename, ext = os.path.splitext(fname)
ext = ext.lower()[1:]
elif hasattr(fname, 'name'):
basename, ext = os.path.splitext(fname.name)
ext = format
if ext not in handlers:
im = pilread(fname)
if im is None:
raise ValueError('Only know how to handle extensions: %s; '
'with Pillow installed matplotlib can handle '
'more images' % list(six.iterkeys(handlers)))
return im
声明的处理器只有 png.如果是 png 文件,调用 _png.read_png.如果不是 png 直接使用 pilread（就是用 pil 的 Image.open 然后 pil_to_array）.
matplotlib 的源码确实比较复杂,一大部分主体是用 C 写的,改动很激进,功能更新猛烈.
Python的函数都有哪些
【常见的内置函数】
①.、enumerate(iterable,start=0)
是python的内置函数,是枚举、列举的意思,对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串),enumerate将其组成一个索引序列,利用它可以同时获得索引和值.
用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表.如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同,利用*号操作符,可以将元组解压为列表.
filter是将一个序列进行过滤,返回迭代器的对象,去除不满足条件的序列.
是用来判断某一个变量或者是对象是不是属于某种类型的一个函数,如果参数object是classinfo的实例,或者object是classinfo类的子类的一个实例,
返回True.如果object不是一个给定类型的的对象, 则返回结果总是False
用来将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果,表达式解析参数expression并作为Python表达式进行求值(从技术上说是一个条件列表),采用globals和locals字典作为全局和局部命名空间.
【常用的句式】
①.、format字符串格式化
format把字符串当成一个模板,通过传入的参数进行格式化,非常实用且强大.
常使用+连接两个字符串.
Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块.其中if...else语句用来执行需要判断的情形.
循环语句就是遍历一个序列,循环去执行某个操作,Python中的循环语句有for和while.
有时需要使用另一个python文件中的脚本,这其实很简单,就像使用import关键字导入任何模块一样.
对于Python 的科学计算有哪些提高运算速度的技
一：学会正确使用numpy scipy. numpy scipy写好的绝不自己写,比如矩阵运算等操作,pylab的实现还算不错.各种函数都有,尽量使用他们可以避免初学者大部分的速度不足问题.因为这些函数大部分都是预编译好的.
根据我几年前的测试,python的矩阵运算速度并不慢,(因为你运行的是动态链接库里面的函数而不是脚本）比mathematica快,和matlab持平.
大部分新手不擅长看文档啥都自己造轮子是不好的.当然老手把效率写的比开源库高也不算啥新闻,毕竟有对特定程序的优化
二：减少for的使用,多使用向量化函数,np.vectorlize可以把函数变成对数组逐元素的操作,比for效率高几个华莱士.
三：对内存友好,操作大矩阵的时候减少会引起整矩阵对此copy的操作
四：系统最慢的大部分时候是io,包括上面说的内存操作和频繁的读入读出以及debug输出.避免他们,在需要实时处理的时候引入类似于gpu的pipeline管线机制或者使用灵活的多线程编程可以起到奇效.
五：matplotlib的绘图效率并不高明,在使用交互绘图（plt.ion）的时候减少不必要的刷新率.
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