1.向量化加快处理速度
import numpy as np
import time
a=np.random.rand(1000000)
b=np.random.rand(1000000)
tic=time.time()
c=np.dot(a,b)
toc=time.time()
print("Vectorization version:"+str(1000*(toc-tic))+"ms")
python深度学习(一)
向量化运算提速
最新推荐文章于 2024-07-11 15:29:24 发布
本文通过一个实例演示了如何使用NumPy进行向量化运算以提高数据处理速度。具体实验中,生成了两个各包含一百万元素的数组,并计算了这两个数组的点积。实测结果显示,相较于传统的循环操作,向量化运算能显著提升处理速度。

&spm=1001.2101.3001.5002&articleId=88903915&d=1&t=3&u=3713d75d3b9540329c1a4ac6b2f20332)
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