關(guān)于Python中的向量相加和numpy中的向量相加效率對(duì)比
更新時(shí)間：2019年08月26日 16:33:03 作者：boyan_RF
今天小編就為大家分享一篇關(guān)于Python中的向量相加和numpy中的向量相加效率對(duì)比，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
直接使用Python來實(shí)現(xiàn)向量的相加
# -*-coding:utf-8-*- #向量相加 def pythonsum(n): a = range(n) b = range(n) c = [] for i in range(len(a)): a[i] = i**2 b[i] = i**3 c.append(a[i]+b[i]) return a,b,c print pythonsum(4),type(pythonsum(4)) for arg in pythonsum(4): print arg
從這里這個(gè)輸出結(jié)果可以看得出來，return多個(gè)值時(shí)，是以列表的形式返回的
([0, 1, 4, 9], [0, 1, 8, 27], [0, 2, 12, 36]) <type 'tuple'> [0, 1, 4, 9] [0, 1, 8, 27] [0, 2, 12, 36]
使用numpy包實(shí)現(xiàn)兩個(gè)向量的相加
def numpysum(n): a = np.arange(n) ** 2 b = np.arange(n) ** 3 c = a + b return a,b,c
(array([0, 1, 4, 9]), array([ 0, 1, 8, 27]), array([ 0, 2, 12, 36])) <type 'function'> [0 1 4 9] [ 0 1 8 27] [ 0 2 12 36]
比較用Python實(shí)現(xiàn)兩個(gè)向量相加和用numpy實(shí)現(xiàn)兩個(gè)向量相加的情況
size = 1000 start = datetime.now() c = pythonsum(size) delta = datetime.now() - start # print 'The last 2 elements of the sum',c[-2:] print 'pythonSum elapsed time in microseconds',delta.microseconds size = 1000 start1 = datetime.now() c1 = numpysum(size) delta1 = datetime.now() - start1 # print 'The last 2 elements of the sum',c1[-2:] print 'numpySum elapsed time in microseconds',delta1.microseconds
從下面程序運(yùn)行結(jié)果我們可以看到在處理向量是numpy要比Python計(jì)算高出不知道多少倍
pythonSum elapsed time in microseconds 1000 numpySum elapsed time in microseconds 0
以上這篇關(guān)于Python中的向量相加和numpy中的向量相加效率對(duì)比就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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