numpy，math库耗时计算

最新推荐文章于 2024-07-15 10:35:20 发布
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本文通过实验对比了math和numpy库中三角函数的运行速度，发现numpy的三角函数比math慢三到四倍。同时，文中还对比了矩阵运算的速度，发现在矩阵相乘方面，直接使用乘号比调用numpy库更快。此外，文章还讨论了求逆操作，指出使用numpy的linalg.inv()函数比直接使用.I属性快50%。

经过测试，发现math里的三角函数要比numpy里的三角函数快三到四倍。
在进行矩阵和数组运算时，只有numpy库支持，但矩阵相乘还不如直接用乘号速度快。
求逆时，用numpy的linalg.inv（）速度要比直接用.I快50%

NumPy 在量化价值投资中的并行计算优化策略
2501_92132293的博客
08-01 659
在量化价值投资领域，每一秒钟的计算延迟都可能转化为显著的收益差异。本文深入探讨了如何利用NumPy的并行计算能力，将传统需要数分钟的价值投资策略分析与回测过程压缩至毫秒级别。通过生动的类比、详实的代码示例和真实的性能测试数据，我们揭示了NumPy向量化操作、内存布局优化、多线程加速等核心技术原理，并展示了它们在财务比率计算、多因子模型构建和投资组合优化等关键价值投资环节的应用。
用 numexpr 库优化 numpy 计算速度
seekiu的专栏
05-22 8385
NumPy 虽然通过底层高度优化Numexpr
利用numpy.vectorize提升计算速度
buracag_mc的博客
03-22 4742
同步于https://www.runblog.online/2019/03/18/increase-calculation-speed-with-numpy-vectorize/ 前言 在实际项目中，对超大矩阵进行计算或者对超大的DataFrame进行计算是一个经常会出现的场景。这里先不考虑开发机本身内存等客观硬件因素，仅从设计上讨论一下不同实现方式带来的性能差异，抛砖引玉。 项目中有这样一个需...
python：检测numpy中的矩阵乘法耗时情况
chd_lkl的博客
06-21 1677
import time import numpy as np a = np.random.random((5000,5000)) t1 = time.time() b = np.matmul(a, a) t2 = time.time() print(t2-t1) 本人电脑耗时稳定在4s-5s之间 tic a = rand(5000,5000); b = a * a; toc mat...
python—numpy、math、Opencv函数小记（持续更新...
qq_59143106的博客
05-20 365
类定义实例化self建立0数组,2行3列数组元素类型取前2个元素建立数组,行、列for循环绝对值abs()返回return。
Python中Numpy和Math常用函数性能对比
小Z的专栏
07-13 8998
numpy是如今数据分析领域离不开的Python第三方工具库，它和Python自带的math库中都有一些基础的数学函数，比如指数、对数、三角函数等。在需要使用这些函数的时候，到底该用numpy还是math，这个问题确实困扰了很多人。实现同样的功能，不同库中的函数，当然是要选择性能好的。 对于numpy和math的常见几个函数，我们用代码简单测试了一下性能，代码和结果如下： （测试用Python版本为3.8.3，numpy版本为1.18.3） 1. log函数测试 N=20...
Python机器学习核PCA踩坑（numpy库与math库）
ITnanbei的博客
05-26 1101
only size-1 arrays can be converted to Python scalars 今天学习用Python来实现核PCA，大概是书已经过时的原因（其实就是这个原因）。在求核矩阵的时候需要用到exp函数。书中给的是 很显然scipy库中并没有exp函数。 后来我先想到的是math库中的exp函数（对numpy库不熟悉实在是我太嫩了）结果就报了错误。 代码 报错 后来在网上看看大佬是如何解决的，才知道应该用numpy库中的exp函数。 总结 numpy是python的第三方工具库
【GMPY库与其他库的集成】：GMPY与NumPy等库集成使用指南，实现功能互补
![【GMPY库与其他库的集成】：GMPY与...GMPY是一个开源的Python库，它为科学计算提供了高性能的数值处理功能，特别适合于高精度的数学运算。GMPY库构建在GMP（GNU多精度库）之上，使得Python在处理大整数和高精度浮
numpy的并行计算与分布式处理
**1.1 介绍numpy库和其在科学计算中的重要性** - numpy是一个开源的Python扩展库，用于进行高性能科学计算和数据分析。它提供了强大的多维数组对象和相应的数学函数，使得在Python中进行向量化操作和快速数值计算...
numpy库的卸载与安装方法详解
在软件开发过程中，科学计算库的管理是日常开发中极为关键的一环，而NumPy作为Python中最基础、最核心的科学计算库之一，其正确安装与卸载对后续数据分析、机器学习、深度学习等任务具有决定性影响。本文标题“卸载...
数据分析之python数据计算方法上篇(math|numpy)
ISIS7Protessional的博客
05-11 1106
本文介绍用于python数据计算的两个库 math、numpy。下篇将介绍pandas。 一、math库 数据分析常用函数： import math math.ceil(a) #向上取整 math.floor(a) #向下取整 math.e #e值 math.exp(a) #e的a次方 math.fabs(a) #a的绝对值 math.log10(100) # 2.0, 100以10为底的对数 math.log(100,10) # 2.0, 100以10为底的对数 math.log(math.e) # .
【python学习】标准库之数学相关math库的定义、功能、使用场景、代码示例和第三方数学相关库NumPy
最新发布
ya的博客
07-15 1448
math模块定义了一系列的函数和常数，用于执行基本的数学运算。 NumPy是一个强大的Python库，用于数值计算。它提供了多维数组对象和丰富的数学函数库，支持快速数组操作和线性代数运算。
【Python】numpy和math库中的函数
桺柒郞的小小屋
11-17 1813
1. math.fabs(x): 返回x的绝对值。同numpy。 >>> import numpy >>> import math >>> numpy.fabs(-5) 5.0 >>> math.fabs(-5) 5.0 2.x.astype(type): 返回type类型的x, type 一般可以为numpy.int, n...
python numpy组件与运算速度测试
weixin_55832482的博客
04-28 340
运算速度测试
numpy库中三角函数与math库中三角函数的区别
m0_48721666的博客
11-19 3105
x为一维数组，用math.cos()时 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math x=np.linspace(-4,20,240) y=x*math.cos(0.25*math.pi*x) plt.figure() plt.plot(x,y) plt.show() 运行报错： 用np.cos()时： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np i...
python—— numpy，math数据计算效率对比（以及一点numerpx的使用）
流浪—到处搬砖的博客
08-16 3280
import math import numpy as np import time import numexpr as ne np.set_printoptions(threshold=10000) word = np.random.randint(0, 2000, (3, 360)) #print(word) [cow,row] = word.shape[0], word.shape[1]...
python - 计算：内置、math、numpy，效率
jhsxy2005的博客
06-17 456
啃书，第二章终于要完结了，还是抠字眼，这些语法、函数的效果如何。 参考文章： python – 计算 平方，乘方，平方根 Python Number(数字) | 菜鸟教程 Python 内置函数 | 菜鸟教程 import numpy import math import time ss=time.time() for i in range(100000): numpy.square(99) print("numpy.square(99):","\t","\t",time.time()-ss,"\
比较一下numpy.math和Python标准库的math.sin的计算速度
911的专栏
09-26 9096
我用下面这个小程序，比较了一下numpy.math和Python标准库的math.sin的计算速度： import time import math import numpy as np x = [i * 0.001 for i in xrange(1000000)] start = time.clock() for i, t in enumerate(x): x[i] = math
python和matlab计算速度对比_MATLAB与NumPy的对比
weixin_39625864的博客
11-29 1607
文章源自《NumPy for MATLAB user》。**本文目录[TOC]1. 算术运算MATLABPython描述备注a.^bnp.power(a,b)a**ba的b次方rem(a,b)a % bnp.remainder(a,b)np.fmod(a,b)取余，模运算factorial(a)np.math.factorial(a)math.factorial(a)a的阶乘math是未经优化的P...
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