ПОЧЕМУ БИБЛИОТЕКА NUMPY РАБОТАЕТ С МАССИВАМИ БЫСТРЕЕ ЧЕМ ОБЫЧНЫЙ ИНТЕРПРЕТАТОР PYTHON

Библиотека NumPy – одна из самых важных библиотек для научных вычислений на Python. Она сильно оптимизирует работу с массивами и матрицами и часто используется в численных расчетах, анализе данных и машинном обучении. Один из главных вопросов, связанных с NumPy – почему она работает с массивами быстрее, чем обычный интерпретатор Python.

Несмотря на то, что Python – интерпретируемый язык программирования, NumPy реализована на языке C. Это означает, что некоторые функции внутри NumPy выполняются на C, что делает их гораздо быстрее, чем обычный Python-код. Кроме того, NumPy использует эффективные алгоритмы работы с памятью и оптимизированную арифметику, которые тоже ускоряют ее работу.

Вот пример кода, который демонстрирует разницу в скорости работы NumPy и обычного Python при работе с массивами:

import numpy as np
normal_array = range(10000)
numpy_array = np.array(range(10000))
%timeit sum(normal_array)
%timeit np.sum(numpy_array)

Здесь мы создаем два массива – один обычный Python-массив, другой NumPy-массив – и затем сравниваем время, необходимое для вычисления их суммы. Результат показывает, что NumPy работает гораздо быстрее: время вычисления суммы для обычного массива – около 500 микросекунд, в то время как для NumPy-массива – около 6 микросекунд.

Основы NumPy Python - Массивы, Матрицы И Операции Над Ними

#1. Пакет numpy - установка и первое знакомство - NumPy уроки

#2. Основные типы данных. Создание массивов функцией array() - NumPy уроки

[ОТКРЫТЫЙ КУРС] Python для финансистов - РАБОТА С МАССИВАМИ: МОДУЛЬ NUMPY - Урок 1

Python NUMPY - Полный Курс для Начинающих

Семинар. Библиотека Numpy

#5. Изменение формы массивов, добавление и удаление осей - NumPy уроки

Для чего нужны массивы в Python (NumPy)?

BLGPG-33E76CFE8C92-24-09-20-01

Новые материалы: