为什么％timeit循环次数不同？

Question

在Jupter Notebook上，我试图比较两种方法之间的时间来找到最大值的索引。

在Image中，第一个函数占用了1000个循环，第二个函数占用了10000个循环，这是由于方法本身的循环增加或者Jupyter只是添加了更多循环以获得更准确的每个循环时间，即使第二个函数也许只花了1000，是这样吗？

Answer 1

%timeit库将限制运行次数，具体取决于脚本执行的时间。

可以使用-n设置运行次数。例如：

%timeit -n 5000
df = pd.DataFrame({'High':[1,4,8,4,0]})

5000 loops, best of 3: 592 µs per loop

Answer 2

使用-r来限制运行次数：

import time
%timeit -r1 time.sleep(2)
# 2 s ± 0 ns per loop (mean ± std. dev. of 1 run, 1 loop each)

%timeit -r4 time.sleep(2)
# 2 s ± 800 µs per loop (mean ± std. dev. of 4 runs, 1 loop each)

%timeit time.sleep(2)
# 2 s ± 46.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

Answer 3

它有一个内置选项-n： ＆＃34;选项：-n：在循环中执行给定的语句次数。如果未给出此值，则选择拟合值。＆＃34; docs

如果没有指定，它会自行选择循环次数。