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numpy数组及处理:效率对比

时间:2018-09-29 13:03:06      阅读:164      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:date   ima   sum   效率   .com   []   bubuko   art   导入   

#用列表+循环实现,并包装成函数
def pySum(n): #输出列表
h = list(range(n))
j = list(range(0,10*n,10))
k = []
for i in range(len(h)): #用for 进行循环
k.append(h[i]**2+j[i]**3)
return(k)
print(pySum(20)) #输出结果

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#用numpy实现,并包装成函数
import numpy #导入数组
a = numpy.arange(5)
b = numpy.arange(95,100,5)
c = a+b #数组相加
print(a,b,c) #输出

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#用运行函数前后的timedelta表示。

from datetime import datetime,timedelta
q = datetime.today()
pySum(200000)
delta = datetime.now() - q
print(delta)


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numpy数组及处理:效率对比

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原文地址:https://www.cnblogs.com/SJMHJ/p/9722974.html

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