Вот результаты синхронизации с использованием Python 3.6.0. Имейте в виду, что эти времена относятся друг к другу, а не абсолютны.
Я придерживался только мелких копий, а также добавил некоторые новые методы, которые не были возможны в Python2, например list.copy()
( Python3 эквивалент среза ) и распаковки (*new_list, = list
):
METHOD TIME TAKEN
b = a[:] 6.468942025996512 #Python2 winner
b = a.copy() 6.986593422974693 #Python3 "slice equivalent"
b = []; b.extend(a) 7.309216841997113
b = a[0:len(a)] 10.916740721993847
*b, = a 11.046738261007704
b = list(a) 11.761539687984623
b = [i for i in a] 24.66165203397395
b = copy.copy(a) 30.853400873980718
b = []
for item in a:
b.append(item) 48.19176080400939
Мы видим, что старый победитель по-прежнему выходит сверху, но на самом деле не на огромную сумму, учитывая повышенную читаемость подхода Python3 list.copy()
.
Обратите внимание, что эти методы делают not выводными эквивалентными результатами для любого ввода, отличного от списков. Все они работают для разрезаемых объектов, некоторые работы для любого итерабельного, но только copy.copy()
работает для любого объекта Python.
Вот код тестирования для заинтересованных сторон ( Шаблон отсюда ):
import timeit
COUNT = 50000000
print("Array duplicating. Tests run", COUNT, "times")
setup = 'a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]; import copy'
print("b = list(a)\t\t", timeit.timeit(stmt='b = list(a)', setup=setup, number=COUNT))
print("b = copy.copy(a)\t\t", timeit.timeit(stmt='b = copy.copy(a)', setup=setup, number=COUNT))
print("b = a.copy()\t\t", timeit.timeit(stmt='b = a.copy()', setup=setup, number=COUNT))
print("b = a[:]\t\t", timeit.timeit(stmt='b = a[:]', setup=setup, number=COUNT))
print("b = a[0:len(a)]\t", timeit.timeit(stmt='b = a[0:len(a)]', setup=setup, number=COUNT))
print("*b, = a\t", timeit.timeit(stmt='*b, = a', setup=setup, number=COUNT))
print("b = []; b.extend(a)\t", timeit.timeit(stmt='b = []; b.extend(a)', setup=setup, number=COUNT))
print("b = []\nfor item in a: b.append(item)\t", timeit.timeit(stmt='b = []\nfor item in a: b.append(item)', setup=setup, number=COUNT))
print("b = [i for i in a]\t", timeit.timeit(stmt='b = [i for i in a]', setup=setup, number=COUNT))
Хэдли объясняет это на стр. 99; 133 его книги ggplot2 (1-е издание) или стр. 160 - 161, если у вас есть второе издание
Проблема в том, что, как вы говорите limits
внутри шкалы или настройки ylim
заставляет данные удаляться, поскольку они ограничивают данные. Для истинного масштабирования (сохранить все данные) вам необходимо установить пределы внутри декартовой системы координат. Подробнее см.: http://docs.ggplot2.org/current/coord_cartesian.html
ggplot(d, aes(x, y, group=grp)) + geom_line() +
coord_cartesian(ylim=c(0, 7))
[/g3]
geom_boxplot
? – Everettss 18 December 2017 в 09:03coord_cartesian
по-прежнему является опцией сgeom_boxplot
или другими геометриями. – eipi10 30 April 2018 в 19:26