我想加快Python中函數的執行時間。我讀到一個很好的方法是使用Bisection或Hashtable方法。 你知道我可以用這個功能做這個嗎？ from time import time
import csv
f = open('file.csv')
reader = csv.reader(f, delimiter=';')
def old(abi):
first = Tru
我在for循環中使用scipy.optimize包中的bisection方法。 這個想法是爲「eps_komp」向量中的每個元素（值）使用二分法獲得「sig」值。如果我在eps_f（J）變「J」的數值爲0 import numpy as np
import scipy.optimize as optimize
K=300
n = 0.43
E = 210000
Rm = 700
si
我想使用對開模塊，但是當我嘗試import bisect我得到這個錯誤 ： NameError: global name 'bisect_left' is not defined
而這個錯誤，當我嘗試from bisect import bisect_left： ImportError: cannot import name bisect_left
我試圖從python文檔中使用這個函數：
我在我最初使用平分在相當長的腳本這是它的一部分（工作完全正常，併爲意）： portfolios = [[1], [0.9], [0.8], [0.7], [0.6]] #Fills up list to avoid "index out of range" error later on in code
add_sharpe = [sharpe, name_a, weight_a, exchang
前段時間我嘗試過git bisect，它幫助了我，但顯然我沒有阻止它。當我做混帳狀態我仍然得到： You are currently bisecting.
(use "git bisect reset" to get back to the original branch)
我不想重置到任何地方，我只是想停止平分。這實際上只是擺脫這個信息的問題。