Python是一种解释型语言,因此它的执行速度相对较慢。由于numpy是一个基于C语言实现的库,能够利用底层硬件资源进行计算,并且提供了向量化操作,因此numpy的代码比使用for循环的纯Python代码运行更快。
为什么使用向量化语句会更快呢?本文将介绍几个原因。
使用for循环来迭代数组中的每个元素,需要写出很多代码行数。而numpy向量化语句可以将这些迭代操作转换为单条语句。这样即使数据集很大,也能轻松编写、阅读和维护代码。
例如,下面是使用for循环来计算两个向量的点积的代码:
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
dot_product = 0
for i in range(len(a)):
dot_product += a[i] * b[i]
print(dot_product)
而使用numpy向量化语句可以简化这段代码:
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
dot_product = np.dot(a,b)
print(dot_product)
从上述代码可以看出,使用numpy向量化语句可以减少代码量,使代码更加清晰易懂。
numpy是基于C语言开发的,因此它能够利用底层硬件资源(如内存和处理器)进行高效的计算。numpy使用了许多优化技术,以最大程度地减少计算时间和内存占用。
numpy还使用了向量化操作,它可以将一个操作应用于整个数组(或子数组),而不需要显式地使用for循环迭代数组中的每个元素。这意味着numpy可以在硬件上执行更少的指令,并更好地利用CPU和内存。
例如,我们可以使用numpy中的广播功能来将两个形状不同的数组相加:
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([10,20])
c = a + b
print(c)
在上述代码中,我们没有使用for循环来遍历a的每个元素并将其与b中的相应元素相加。相反,通过使用numpy的广播功能,我们可以将b自动“扩展”为形状与a相同的数组,并对a和b的每个元素执行相同的加法操作。这使得我们的代码更加简洁,并且在执行时更快。
在Python中,如果在for循环中使用整数变量进行数值计算,则Python将在每次迭代时自动将该整数变量转换为Python对象。这种类型转换会导致额外的开销和性能下降。
而在numpy中,数组元素始终是相同的数据类型,因此不需要进行类型转换。这可以避免不必要的开销和性能下降。
例如,我们可以使用numpy的mean函数来计算数组的平均值:
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5])
avg = np.mean(a)
print(avg)
与Python中的for循环相比,numpy的mean函数不需要进行类型转换,从而使代码更快。
总体而言,numpy向量化语句比for循环更快,因为它们可以减少代码行数、优化底层实现并避免类型转换。这些优势使得numpy成
为数据科学和机器学习等领域中的大规模数据计算提供了卓越的性能。在实际应用中,使用numpy向量化操作可以显着加速计算,并减小内存占用,从而使得数据科学家和工程师能够更快地构建和训练复杂的模型。
当然,使用numpy向量化语句并不是万能的。有时候,使用for循环可能会更容易理解和调试。此外,有些任务可能不能轻松地通过向量化来完成,这需要正常的for循环或其他方式进行计算。
总之,numpy向量化语句比for循环更快,因为它们能够利用底层硬件资源、避免不必要的类型转换、减少代码行数并优化底层实现。在处理大规模数据集和进行复杂计算时,numpy向量化操作是提高代码效率和性能的一个有力工具。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2022-03-18CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01