numpy数组及处理：效率对比

Posted 2021-01-09 123-feng

1.用列表+循环实现，并包装成函数

代码：

#定义一个函数
def multiply(n):
    a = list(range(n))
    b = list(range(1,5*n,5))
    c = []
    for i in range(len(a)):
        c.append(a[i]**2+b[i]**3)  #对a的平方，b的立方求和，加在c后面，成为c的元素
    return (c)
print(multiply(10))

运行结果：

2.用numpy实现，并包装成函数

代码：

import numpy
#用numpy函数创建num1,num2,mul
num1 = numpy.arange(1,50,5)
num2 = numpy.arange(10)
mul = num1**2 + num2**3
print(num1)
print(num2)
print(mul)

运行结果：

3.对比两种方法实现的效率，给定一个较大的参数n，用运行函数前后的timedelta表示

代码：

dt = datetime.datetime.now()
multiply(10000000)
dtend = print(datetime.datetime.now()-dt)

dt1 = datetime.datetime.now()
pynum(10000000)
dtend1 = print(datetime.datetime.now()-dt1)

运行结果：