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"
- Enum в Python
- Обход элементов в Python
- Модуль inspect: получение информации о объектах
- Решатель судоку на Python с pygame
- Очистка данных с помощью pandas
- Генераторы по генератору
- Python 3.12: Псевдонимы типов
- Присвоение значений переменным в Python
- Логические значения в Python
- Кортежи в Python: особенности и преимущества
- Создание итерируемых объектов
- Курс Data Scientist в медицине
- Отслеживание выполнения программы с библиотекой tqdm
- Преобразование чисел в слова
- Равенство и идентичность в Python
- Роль ключевого слова self
- Основы Python за 14 дней
- Измерение времени выполнения кода
- Метод __iand__ для пользовательских классов
- Порядок операций в Python
- Команда %dhist — список посещенных каталогов
- Транспонирование матрицы в Python
- Работа с WindowsPath()
- Переменная Шредингера
- Извлечение данных из JSON
- Возведение в квадрат с помощью itertools
- Область видимости переменных в Python
- Установка и использование библиотеки google
- Частичное совпадение ввода
- Упрощенный вывод данных в Python
- Выражения-генераторы в Python
- Декораторы в Python
- Локальные переменные.
- Методы и функции в Python
- Использование super() в Python
- Добавление вложенных списков
- Переопределение оператора % для объектов
- Роль запятой в Python
- Оператор объединения словарей
- Работа с файлами в Python
- Big O оптимизация
- Удаление элементов по срезу
- Множественное назначение в Python
- Класс-оболочка для словарей
- Функция с *args.
