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. Названия переменных
  2. Проверка типов с использованием isinstance
  3. Работа со словарями с defaultdict из collections
  4. Оператор space-invader
  5. Основы работы с os
  6. Расширение информации об ошибке в Python
  7. Переопределение унарных операторов
  8. Генераторы списков
  9. Использование функции enumerate()
  10. Проверка версии Python
  11. Отслеживание прогресса с tqdm
  12. Пересечение списков с использованием множеств
  13. Работа с IP-адресами в Python
  14. Декораторы в Python
  15. Обязательные аргументы в Python
  16. Python и Юникод: работа с цифрами
  17. Сортировка с помощью параметра key
  18. Модуль subprocess: запуск внешних команд
  19. Проверка типов с помощью isinstance
  20. Принципы Zen Python
  21. Генераторы списков в Python
  22. Метаклассы в Python
  23. Модуль future Python
  24. Установка Git и AWS CLI
  25. Ограничение ресурсов в Python
  26. Аннотации типов в Python
  27. Выключение компьютера с помощью Python
  28. Функция divmod() в Python
  29. Импорт модулей в Python 3.12
  30. Переворот списка в Python
  31. Функции в Python: создание и вызов
  32. Метод radd для пользовательских чисел
  33. Метод Enumerate() для списков
  34. Преобразование списка в словарь через генератор
  35. Создание вкладок с TKinter
  36. Библиотека Chartify: руководство
  37. Аннотации типов в Python
  38. Базовые объекты Python
  39. Введение в Python
  40. Профилирование данных с Pandas.
  41. Принципы SRP и OCP
  42. Ускорение обработки данных с %autoawait
  43. Форматирование строк в Python
  44. Профилирование с cProfile
  45. Анализ текста на русском языке с помощью Pymystem3
  46. Работа с контекстными переменными
  47. Логические значения в Python
  48. Транспонирование 2D-массива с помощью zip

Marketello читают маркетологи из крутых компаний