Курс Python → Ускорение кода с помощью векторизации

Для ускорения кода при помощи векторизации необходимо использовать функции, которые поддерживают операции над векторами. Это означает, что вместо того, чтобы использовать циклы для обработки каждого элемента списка по отдельности, можно применить функцию, способную работать с целым вектором данных сразу. Такой подход позволяет избежать лишних итераций и значительно увеличить скорость выполнения кода.

Примером использования векторизации в Python может служить функция numpy.vectorize(). Этот метод позволяет преобразовать обычную функцию таким образом, чтобы она могла принимать целые векторы данных в качестве аргументов. Вместо того, чтобы вызывать функцию в цикле для каждого элемента, можно просто передать в нее весь массив данных.


import numpy as np

def my_func(x):
    return x * 2

# Использование vectorize для ускорения работы с массивом данных
vectorized_func = np.vectorize(my_func)
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
result = vectorized_func(data)
print(result)

Таким образом, вместо того, чтобы вызывать функцию my_func в цикле для каждого элемента массива data, мы можем просто применить vectorize к этой функции и передать в нее весь массив данных сразу. Это позволяет ускорить выполнение кода и улучшить его эффективность за счет снижения нагрузки на процессор.

Однако стоит помнить, что векторизация не всегда приводит к значительному ускорению кода. Некоторые операции могут быть более эффективно выполнены с использованием циклов или других методов оптимизации. Поэтому перед использованием векторизации необходимо оценить ее эффективность и подходящесть для конкретной задачи.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Объединение словарей в Python
  2. Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
  3. Перехват исключений в Python
  4. Руководство по использованию Colorama
  5. Библиотека schedule: планировщик задач
  6. Хеши в Python
  7. Обработка StopIteration в Python
  8. Установка и использование emoji
  9. Обход элементов в Python
  10. Импорт модуля из другого каталога
  11. Генераторы данных
  12. Метод ipow для возведения в степень
  13. Обработка исключений в Python
  14. Создание детектора плагиата
  15. Генераторы в Python
  16. Метод join для наборов
  17. Форматирование кода на Python
  18. Преобразование кортежа в словарь.
  19. Список и кортеж в Python
  20. Работа с файловой системой в Python
  21. Оптимизация памяти с помощью __slots__
  22. Настройка нарезки списков
  23. Замена символов в строке
  24. Выключение компьютера с помощью Python
  25. Преобразование строки в число
  26. Обязательные аргументы в Python
  27. Склеивание строк через метод join()
  28. Установка и использование pyshorteners
  29. Счетчик в Python: most_common()
  30. Библиотека Chartify: руководство
  31. Обновление множества в Python
  32. Игра «Камень, ножницы, бумага» — Python
  33. Изменение IP-адреса в Python
  34. Структура данных словарь в Python
  35. Нахождение максимального значения и его индекса в списке
  36. Возврат нескольких значений
  37. Конкатенация списков в Python
  38. Простой калькулятор Python
  39. Перевод эмодзи и эмотиконов.
  40. Измерение времени выполнения кода с помощью time
  41. Поиск шаблона в начале строки
  42. Тайное преобразование типа ключа
  43. Классы данных в Python
  44. Добавление элементов в список
  45. Удаление URL-адресов в Python
  46. Создание директории в Python
  47. Логирование с Logzero
  48. Использование подчеркивания в REPL
  49. Библиотека funcy: удобные утилиты

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию