我觉得这个应该很容易,但经过无数次搜索和尝试后,我无法找到答案.基本上我有很多项目,我想以随机顺序采样而无需替换.在这种情况下,它们是2D阵列中的单元格.我将用于较小数组的解决方案不会转换,因为它需要改组内存数组.如果我必须采样的数量很小,我也可以随机抽样物品并保留我尝试过的值列表.不幸的是,我经常需要对所有细胞中的很大一部分进行采样,尽可能多. 我想创建的是迭代器,它使用itertools,numpy和/或random的一些组合产生下...
我正在研究一个长期运行的Python程序(其中一部分是Flask API,另一部分是实时数据获取程序). 我的长时间运行过程经常(大多数情况下,API可能每秒数百次)迭代大数据集(第二次观察某些经济系列,例如1-5MB的数据甚至更多).它们还在系列之间进行插值,比较和计算等. 为了保持我的进程存活,我可以在迭代/传递参数/处理这些大数据集时练习什么技术？例如,我应该使用gc模块并手动收集吗？ UPDATE 我原来是一名C/C++开发人员,在C中编写部件没有...