Курс Python → Работа с массивами в Python
Библиотека Numpy — это мощный инструмент для работы с массивами в Python. В отличие от стандартных списков, Numpy работает с массивами, которые содержат объекты одного типа данных. Это позволяет библиотеке выполнять операции гораздо быстрее благодаря написанию на более эффективных языках программирования, таких как C и Фортран. Например, при вычислении квадратного корня от 0 до 10^6 Python с использованием Numpy затрачивает всего 0.038 секунды, что в 10 раз быстрее, чем использование стандартных методов.
Одним из ключевых преимуществ использования Numpy является возможность значительного ускорения выполнения вычислений. Например, при использовании функции map для вычисления квадратного корня, время выполнения может составлять 0.64 секунды. Однако, при использовании Numpy это время сокращается до 0.038 секунды, что делает библиотеку очень привлекательной для решения задач, требующих быстрой обработки данных.
import numpy as np
# Создание массива с числами от 0 до 10^6
arr = np.arange(1000000)
# Вычисление квадратного корня для каждого элемента массива
sqrt_arr = np.sqrt(arr)
Благодаря своей скорости и эффективности, Numpy широко используется в областях машинного обучения и обработки больших данных. Библиотека позволяет обрабатывать огромные объемы данных быстро и эффективно, что делает ее незаменимым инструментом для работы с сложными вычислениями. Благодаря возможности использования векторизованных операций, Numpy значительно упрощает написание эффективного и быстрого кода, что делает его популярным среди специалистов по анализу данных и разработке алгоритмов.
Другие уроки курса "Python"
- Экспорт внешнего файла с помощью writefile
- Преобразование текста в речь с Python
- Установка random seed в Python
- Деление в Python
- Создание файла с проверкой ошибки
- Python Calendar Usage
- Равенство и идентичность в Python
- Введение в Python
- Python union() функция — объединение множеств
- Подсчет элементов с помощью Counter из collections
- Подписка на SelectelNews в Twitter
- Оптимизация памяти в Python
- Множественное присваивание в Python
- Установка виртуального окружения Python
- Разделение строки на подстроки в Python
- Глобальные переменные в Python
- Итераторы в Python
- Управление доступом к модулю
- Метод __ixor__ для побитового исключающего ИЛИ
- Непрерывная проверка в Python
- Объединение словарей в Python
- Метод Event.wait() в Python
- Определение размера папок в Python
- Оператор Walrus в Python 3.8
- Сравнение строк в Python
- Атрибуты объекта в Python
- Counter() — подсчет элементов
- Метод сравнения объектов в Python
- Конкатенация строк с помощью join()
- Конвертация изображений в PDF
- Участие в сообществе @selectel
- Искажение имен в Python
- Хранение переменных в словаре.
- Python: отличительная особенность — отступы
- Перевод эмодзи и эмотиконов.
- Работа с модулем os в Python
- Логические значения в Python
- Поиск с помощью регулярных выражений
- Структура данных словарь в Python
- Создание списков в Python
- Карта бомбоубежищ в Москве и Питере
- Функции высшего порядка в Python
- Метод pop() списка
- Объединение списков в строку
