一周优化内存、查询速度小结

1、能够使用map, reduce 或者filter的，就不要使用for循环

2、可以用数组广播计算，就用数组广播计算

3、

np.argsort(result[:,3])

np.argsort(result[:,3])

result[:,3]其实是进行了切片，就是对于所有行，取第四列，然后对第四列进行排序，排序得到了index，再使用array[index]即可

vec_dist.append(vec_enhanced)

reshape

np.fabs(vec1_temp-vec2_temp)

4、要有节省内存空间的意识

5、for i in a

a 可以为空，不会报错

6、判断空集

if not a :
　　print('empty')