Курс Python → Ускорение выполнения кода в Python

Для ускорения выполнения кода в Python можно использовать векторизацию, которая представляет собой использование функций, способных выполнять операции над векторами. Основная идея заключается в том, чтобы избегать использования циклов, так как они могут замедлить выполнение программы. Например, вместо вызова функции my_func в цикле для каждого элемента списка, можно воспользоваться функцией vectorize.

Функция vectorize преобразует другую функцию таким образом, что она принимает весь вектор целиком, а не отдельные элементы. Это позволяет выполнять операции над векторами более эффективно и быстро. Однако стоит помнить, что в некоторых случаях векторизация может не значительно ускорить выполнение программы.

Пример использования векторизации в Python:


import numpy as np

def my_func(x):
    return x ** 2

# Создаем вектор
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Векторизуем функцию
vectorized_func = np.vectorize(my_func)

# Применяем векторизованную функцию к вектору
result = vectorized_func(data)

print(result)

В данном примере мы создаем функцию my_func, которая возводит число в квадрат, затем создаем вектор data и векторизуем функцию my_func с помощью np.vectorize. После этого применяем векторизованную функцию к вектору data и выводим результат. Таким образом, мы ускоряем выполнение программы за счет использования векторизации.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Замена текста с re.sub()
  2. Функция map() и ленивая оценка
  3. Лямбда-функции для min/max
  4. Обработка исключений
  5. Работа с исключениями в Python
  6. Просмотр атрибутов и методов класса
  7. Определение имен функций
  8. F-строки в Python 3.8
  9. Переворот списка в Python
  10. Работа с очередями в Python
  11. Быстрый поиск кода
  12. Основы слова
  13. Установка виртуального окружения Python
  14. Запрос пароля с помощью getpass
  15. Форматирование объектов с модулем pprint
  16. Создание списков в Python
  17. Комментарии в Python
  18. Получение списка кортежей из словаря
  19. Сортировка данных с лямбда-функциями
  20. Использование super() в Python
  21. Создание объекта времени
  22. Изменение логики работы с временем
  23. Управление браузером с Selenium
  24. Метод matmul для умножения матриц
  25. Операции с кортежами
  26. Функция enumerate() — Python
  27. Фильтрация входных данных в Python
  28. Метод add для класса Vector
  29. Печать календаря в Python
  30. Работа с аргументами командной строки
  31. Модуль subprocess: запуск внешних команд
  32. Хеширование паролей с использованием salt
  33. Установка Python3.7 и PIP
  34. Проверка подстроки в строке
  35. Enum в Python
  36. Активация Matplotlib в Jupyter
  37. Управление ресурсами в Python
  38. Явный импорт переменных
  39. Метод сравнения объектов в Python
  40. Antigravity модуль
  41. Генерация случайных данных в NumPy
  42. Методы list в Python
  43. HTTP-запросы с библиотекой Requests
  44. Форматирование заголовков в Python
  45. Python: динамическая типизация и проверка типов

Marketello читают маркетологи из крутых компаний