TimeIt in Jupyter Notebook
Dans ce guide, nous démontrerons Comment utiliser «TimeIt» dans le cahier Jupyter pour vous aider à mesurer les bonnes performances.
Utilisation de TimeIt dans Jupyter Notebook
Heureusement, dans Jupyter ou Ipython Notebook, une magie "temps"La commande est disponible pour chronométrer votre code. TimeIt Magic Command dans le cahier Jupyter est utilisé pour mesurer l'exécution de temps du petit code. Vous n'avez pas besoin d'importer le module TimeIt à partir d'une bibliothèque standard. La commande «Timeit» commence par la «%" et "%%«Symboles dont nous discuterons dans cet article.
La plupart des utilisateurs de Python sont confus entre l'utilisation des commandes% timeit et %% timeit. Discutons de la différence fondamentale entre% TimeIt et %% TimeIt Commandes pour comprendre l'ensemble du concept sur les deux commandes.
Les détails suivants vous expliquent la différence et l'utilisation de la commande TimeIt en utilisant les symboles% et %%:
% Timeit dans Jupyter Notebook
Le "% timeit"Est une commande de ligne magique dans laquelle le code se compose d'une seule ligne ou doit être écrit dans la même ligne pour mesurer le temps d'exécution. Dans le "% timeit«Commande, le code particulier est spécifié après le«% timeit"Est séparé par un espace.
Cette commande exécute le code disponible plusieurs fois et renvoie la vitesse du résultat le plus rapide. Cette commande calculera automatiquement le nombre d'exécutions nécessaires au code sur une fenêtre d'exécution totale de 2 secondes.
% Syntaxe Timeit
La syntaxe suivante est utilisée pour exécuter la commande «% timeit»:
% timeit [-n-O] déclaration
% timeit max (plage (100000))% timeiT pour _ dans la plage (500): vrai
Exemple
Expliquons le «% timeit» à l'aide de l'exemple suivant:
test def (n):Sum de retour (plage (n))
n = 10000
% TimeIt -R 4 -N 10000 Test (n)
Dans le code source précédent, le nombre et la répétition sont spécifiés, avec -n et -r étant facultatif. La répétition et le numéro dans «Timeit.TimeIt () ”sont automatiquement définis par défaut.
Comme vous pouvez le voir dans la sortie précédente, l'écart-type et la moyenne sont calculés du code précédent en utilisant% TimeIt.
%% TimeIt dans Jupyter Notebook
Le "%% Timeit»La commande est utilisée pour mesurer le temps d'exécution de l'ensemble du code cellulaire et peut contenir plusieurs lignes de code qui peuvent être écrites dans la ligne suivante. Le "%% Timeit"Est le plus facile à utiliser car vous devez entrer"%% Timeit"Seulement au début de la cellule. Nous avons inclus la bibliothèque Python «Numpy». Par conséquent, l'exemple suivant comprend le temps d'importation du module «Numpy»:
Exemple
%% TimeIt -R 4 -N 10000Importer Numpy comme NP
a = np.Arange (n)
NP.somme (a)
Cela calculera la moyenne et l'écart type du code donné.
Options de temps
Les options ou indicateurs suivants vous pouvez spécifier avec la commande timeIt:
| Options | But |
|---|---|
| -n | Il exécute les temps d'instruction de code dans une boucle. Si le nombre n'est pas donné, il détermine le pour obtenir une bonne précision. |
| -r | Montre le nombre de répétitions. |
| -p | Utilisé pour calculer la précision de chiffres pour montrer le résultat du timing. |
| -c | Utiliser le temps.horloge; Fonction par défaut sur Windows pour mesurer le temps mural. |
| -t | Utiliser le temps.temps; La fonction par défaut sur Unix mesure le temps mural. |
| -q | Utiliser pour le silence; N'affichez aucun résultat. |
| -o | Renvoie le TimeiRresult qui est en outre stocké dans une variable pour afficher plus de détails. |
Conclusion
Nous avons vu dans ce tutoriel comment utiliser le TimeIt dans un cahier Jupyter. La commande% timeit est utilisée pour mesurer le temps d'exécution d'un morceau de code. Nous avons élaboré la différence entre la commande% TimeIt et %% TimeIt dans le cahier Jupyter et comment les deux sont utilisés dans un programme. Différentes options de commande TimeIt sont également mentionnées dans ce guide. Nous espérons que vous avez trouvé cet article utile. Consultez d'autres articles sur les conseils Linux pour plus de conseils et d'informations.