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numpy数组及处理:效率对比

时间:2018-10-02 22:07:31      阅读:150      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:date   一个   end   class   定义   inf   数组   执行   htm   

def Sum(n):          #定义一个函数(注意:格式对齐,否则会出错)
    a=list(range(n))
    b=list(range(0,50000*n,5))
    c=[]
    for i in range(len(a)):
        c.append(a[i]**2+b[i]**3)
    return c
print(Sum(20))

import numpy as py

def pySum(n):
    a=py.array(range(n))
    b=py.array(range(0,500000*n,n))
    c=[]
    for i in range(len(a)):
        c.append(a[i]**2+b[i]**3)
    return c
print(pySum(20))


import datetime
def new4():
    now1=datetime.datetime.now()
    Sum(30000)
    now2=datetime.datetime.now()
    pySum(30000)
    now3=datetime.datetime.now()
    print("sum执行时间(30W数据):" , now2-now1,"\npysum数组执行时间(30W数据):" , now3-now2)
new4()

  

 

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numpy数组及处理:效率对比

标签:date   一个   end   class   定义   inf   数组   执行   htm   

原文地址:https://www.cnblogs.com/chjh/p/9737948.html

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