systemverilog 为啥要用$cast类型转换函数

Posted 2023-05-15

1）能将扩展类句柄赋值给基类句柄
2）不能将基类句柄赋值给扩展类句柄，如果要赋值，则需要用cast来转换
3）个人认为是为了方便又灵活地调用同时存在于基类和扩展类中的方法（函数、任务） 参考技术A 1）能将扩展类句柄赋值给基类句柄
2）不能将基类句柄赋值给扩展类句柄，如果要赋值，则需要用cast来转换
3）个人认为是为了方便又灵活地调用同时存在于基类和扩展类中的方法（函数、任务）
如果您对我的回答有不满意的地方，还请您继续追问；
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Python大数据为啥一定要用Numpy Array

Numpy 是Python科学计算的一个核心模块。它提供了非常高效的数组对象，以及用于处理这些数组对象的工具。一个Numpy数组由许多值组成，所有值的类型是相同的。

Python的核心库提供了 List 列表。列表是最常见的Python数据类型之一，它可以调整大小并且包含不同类型的元素，非常方便。

那么List和Numpy Array到底有什么区别？为什么我们需要在大数据处理的时候使用Numpy Array？答案是性能。

Numpy数据结构在以下方面表现更好：

1.内存大小—Numpy数据结构占用的内存更小。

2.性能—Numpy底层是用C语言实现的，比列表更快。

3.运算方法—内置优化了代数运算等方法。

下面分别讲解在大数据处理时，Numpy数组相对于List的优势。

1.内存占用更小

适当地使用Numpy数组替代List，你能让你的内存占用降低20倍。

对于Python原生的List列表，由于每次新增对象，都需要8个字节来引用新对象，新的对象本身占28个字节（以整数为例）。所以列表 list 的大小可以用以下公式计算：

64 + 8 * len(lst) + len(lst) * 28 字节

而使用Numpy，就能减少非常多的空间占用。比如长度为n的Numpy整形Array，它需要：

96 + len(a) * 8 字节

可见，数组越大，你节省的内存空间越多。假设你的数组有10亿个元素，那么这个内存占用大小的差距会是GB级别的。

2.速度更快、内置计算方法

运行下面这个脚本，同样是生成某个维度的两个数组并相加，你就能看到原生List和Numpy Array的性能差距。

 

import time
import numpy as np
size_of_vec = 1000
def pure_python_version():
    t1 = time.time()
    X = range(size_of_vec)
    Y = range(size_of_vec)
    Z = [X[i] + Y[i] for i in range(len(X)) ]
    return time.time() - t1
def numpy_version():
    t1 = time.time()
    X = np.arange(size_of_vec)
    Y = np.arange(size_of_vec)
    Z = X + Y
    return time.time() - t1
t1 = pure_python_version()
t2 = numpy_version()
print(t1, t2)
print("Numpy is in this example " + str(t1/t2) + " faster!")

结果如下：

0.00048732757568359375 0.0002491474151611328
Numpy is in this example 1.955980861244019 faster!

可以看到，Numpy比原生数组快1.95倍。

如果你细心的话，还能发现，Numpy array可以直接执行加法操作。而原生的数组是做不到这点的，这就是Numpy 运算方法的优势。

我们再做几次重复试验，以证明这个性能优势是持久性的。

import numpy as np
from timeit import Timer
size_of_vec = 1000
X_list = range(size_of_vec)
Y_list = range(size_of_vec)
X = np.arange(size_of_vec)
Y = np.arange(size_of_vec)
def pure_python_version():
    Z = [X_list[i] + Y_list[i] for i in range(len(X_list)) ]
def numpy_version():
    Z = X + Y
timer_obj1 = Timer("pure_python_version()",
                   "from __main__ import pure_python_version")
timer_obj2 = Timer("numpy_version()",
                   "from __main__ import numpy_version")
print(timer_obj1.timeit(10))
print(timer_obj2.timeit(10)) # Runs Faster!
print(timer_obj1.repeat(repeat=3, number=10))
print(timer_obj2.repeat(repeat=3, number=10)) # repeat to prove it!

结果如下：

0.0029753120616078377
0.00014940369874238968
[0.002683573868125677, 0.002754641231149435, 0.002803879790008068]
[6.536301225423813e-05, 2.9387418180704117e-05, 2.9171351343393326e-05]

可以看到，第二个输出的时间总是小得多，这就证明了这个性能优势是具有持久性的。

所以，如果你在做一些大数据研究，比如金融数据、股票数据的研究，使用Numpy能够节省你不少内存空间，并拥有更强大的性能。 ​

我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的Python 实战教程，请持续关注我们。