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Python众多优化算法包哪个最好用?
时间: 2024-08-26浏览次数:
从易用性、稳定性、维护靠谱程度等方面比较都可以CVXOPT::scikit-opt:也欢迎补充更多优秀的优化算法包!上面的网站感谢原作者分享,链接:作者:空林玄一链接:来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。论靠谱那肯定是scipy了。其他的如果是常规的凸优化,python不如matlab的yalmip和julia的juMP易用。...用火焰图

从易用性、稳定性、维护靠谱程度等方面比较都可以

CVXOPT:github.com/cvxopt/cvxop
OpenOpt:github.com/troyshu/open
PuLP:github.com/coin-or/pulp
Pyomo:github.com/Pyomo/pyomo
scipy.optimize :github.com/scipy/scipy
pyOpt:pyopt.org/
scikit-opt:github.com/guofei9987/s

也欢迎补充更多优秀的优化算法包!

上面的网站感谢原作者分享,链接:
作者:空林玄一
链接:zhuanlan.zhihu.com/p/93
来源:知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

论靠谱那肯定是scipy了。其他的如果是常规的凸优化,python不如matlab的yalmip和julia的juMP易用。

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用火焰图:优化‘foo ()‘ 为我们节省了6.6万美金

火焰图帮助我们能立即发现foo() 是我们代码中的瓶颈。进行优化之后,我们大幅降低中央处理器的利用率。

这代表你的中央处理器的总利用率下降了66%。若你之前为了服务器支付10万美元,那现在只需要3.4万美元就能处理等量的负荷。
如何使用性能分析来调试Python的性能问题 【使用火焰图找出问题根源】 - 知乎 zhuanlan.zhihu.com/p/35


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