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.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Передача аргументов через **arguments
  2. Удаление элементов во время итерации
  3. Автоматизация скриптов на AWS Lightsail.
  4. Лямбда-функции в Python
  5. Библиотека wikipedia для Python
  6. Извлечение данных из JSON
  7. Декоратор Ajax required
  8. Поиск кода
  9. Antigravity модуль
  10. Перетасовка списков в Python
  11. Декораторы в Python
  12. Структура данных словарь в Python
  13. Создание директории в Python
  14. Доступ к локальным переменным
  15. Solidity для DeFi Ethereum
  16. Хранение переменных в Python.
  17. Monkey Patching в Python
  18. Освобождение памяти в Python
  19. Создание словарей с defaultdict
  20. Генерация ключей RSA
  21. Форматирование строк в Python
  22. Python Метод Union Множеств
  23. Реализация метода __abs__ в Python
  24. Метод split() в Python
  25. Метод __iand__ для пользовательских классов
  26. Измерение времени выполнения с помощью time
  27. Разбиение строки в Python
  28. Поиск самого длинного слова в списке с использованием max()
  29. Создание коллекций из выражения-генератора
  30. EMOT преобразование эмодзи в текст
  31. Defaultdict в Python
  32. Удаление дубликатов в pandas
  33. Необязательные аргументы в Python
  34. Python defaultdict добавление ключа
  35. Возврат нескольких значений из функции
  36. Работа со словарями с defaultdict из collections
  37. Изменение регистра данных
  38. Проверка вхождения подстроки
  39. Циклы for в Python
  40. Ошибка NotImplemented в Python
  41. Поиск файлов по шаблону
  42. Цикл for с enumerate() в Python
  43. Возврат нескольких значений
  44. Декоратор Ajax required

Marketello читают маркетологи из крутых компаний