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"
- Вывод баннеров
- Разработка игры Pong с turtle
- Мощь вложенных функций в Python
- Создание новых функций с помощью functools.partial
- Получение текущей даты и времени
- Оператор is в Python
- Работа с аргументами командной строки
- Названия переменных
- Проверка окончания строки с помощью str.endswith()
- Аннотации типов в Python
- Удаление дубликатов с сохранением порядка с помощью dict.fromkeys
- Руководство по Pymorphy2
- Поиск файлов по шаблону
- Метод split() для разделения строк
- Работа со случайными элементами
- Хешируемые ключи в Python
- Разделение списка на гнппы
- Подписка на SelectelNews в Twitter
- Работа с итераторами в Python
- Создание пользовательской коллекции в Python
- Создание даты из строки ISO
- Управление фоновыми задачами в Python
- Создание словаря и множества
- Протокол управления контекстом
- Поиск частого элемента
- Каналы Senior: Python, Java, Frontend, SQL, C++
- Создание и операции с дробями
- Генераторы и сеты в Python
- Добавление элементов в список
- Операторы увеличения и уменьшения переменной
- Python itertools combinations() — группировка элементов
- Назначение максимального и минимального значения переменной в Python.
- ChainMap.new_child() — добавление нового словаря
- Создание детектора плагиата
- Очистка данных в Python
- Объединение словарей в Python
- Создание новых списков в Python
- Упрощенный вывод данных в Python
- Установка и использование Telegram API в Python
- Сортировка и обратный порядок
- Mad Libs Generator
- Удаление символа из строки
- Деление в Python
- Цикл while в Python
- Вложенные функции в Python
- Создание объекта timedelta
- Объединение множеств в Python
- Регистрация на курсы SF Education
