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关于Python中的向量相加和numpy中的向量相加效率对比

2023-08-16 14:13:04 236

直接使用Python来实现向量的相加

#-*-coding:utf-8-*-
#向量相加
defpythonsum(n):
a=range(n)
b=range(n)
c=[]
foriinrange(len(a)):
a[i]=i**2
b[i]=i**3
c.append(a[i]+b[i])
returna,b,c

printpythonsum(4),type(pythonsum(4))
forarginpythonsum(4):
printarg

从这里这个输出结果可以看得出来，return多个值时，是以列表的形式返回的

([0,1,4,9],[0,1,8,27],[0,2,12,36])
[0,1,4,9]
[0,1,8,27]
[0,2,12,36]

使用numpy包实现两个向量的相加

defnumpysum(n):
a=np.arange(n)**2
b=np.arange(n)**3
c=a+b
returna,b,c

(array([0,1,4,9]),array([0,1,8,27]),array([0,2,12,36]))
[0149]
[01827]
[021236]

比较用Python实现两个向量相加和用numpy实现两个向量相加的情况

size=1000
start=datetime.now()
c=pythonsum(size)
delta=datetime.now()-start
#print'Thelast2elementsofthesum',c[-2:]
print'pythonSumelapsedtimeinmicroseconds',delta.microseconds

size=1000
start1=datetime.now()
c1=numpysum(size)
delta1=datetime.now()-start1
#print'Thelast2elementsofthesum',c1[-2:]
print'numpySumelapsedtimeinmicroseconds',delta1.microseconds

从下面程序运行结果我们可以看到在处理向量是numpy要比Python计算高出不知道多少倍

pythonSumelapsedtimeinmicroseconds1000
numpySumelapsedtimeinmicroseconds0

以上这篇关于Python中的向量相加和numpy中的向量相加效率对比就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。

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