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"
- Названия переменных
- Проверка типов с использованием isinstance
- Работа со словарями с defaultdict из collections
- Оператор space-invader
- Основы работы с os
- Расширение информации об ошибке в Python
- Переопределение унарных операторов
- Генераторы списков
- Использование функции enumerate()
- Проверка версии Python
- Отслеживание прогресса с tqdm
- Пересечение списков с использованием множеств
- Работа с IP-адресами в Python
- Декораторы в Python
- Обязательные аргументы в Python
- Python и Юникод: работа с цифрами
- Сортировка с помощью параметра key
- Модуль subprocess: запуск внешних команд
- Проверка типов с помощью isinstance
- Принципы Zen Python
- Генераторы списков в Python
- Метаклассы в Python
- Модуль future Python
- Установка Git и AWS CLI
- Ограничение ресурсов в Python
- Аннотации типов в Python
- Выключение компьютера с помощью Python
- Функция divmod() в Python
- Импорт модулей в Python 3.12
- Переворот списка в Python
- Функции в Python: создание и вызов
- Метод radd для пользовательских чисел
- Метод Enumerate() для списков
- Преобразование списка в словарь через генератор
- Создание вкладок с TKinter
- Библиотека Chartify: руководство
- Аннотации типов в Python
- Базовые объекты Python
- Введение в Python
- Профилирование данных с Pandas.
- Принципы SRP и OCP
- Ускорение обработки данных с %autoawait
- Форматирование строк в Python
- Профилирование с cProfile
- Анализ текста на русском языке с помощью Pymystem3
- Работа с контекстными переменными
- Логические значения в Python
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
