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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(guò)來(lái)看看吧

直接使用Python來(lái)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(lái),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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