通过斐波那契数列查看Python和R的计算速度

最新推荐文章于 2023-08-25 10:36:07 发布
原创 最新推荐文章于 2023-08-25 10:36:07 发布 · 1.1k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #R #运算速度

本文通过计算斐波那契数列比较Python和R的运算速度。在未优化的算法下，Python在处理大量计算时表现更高效。实验环境为8G内存的ThinkPad T470，搭载i5 7代处理器，R内存已扩大到最大。

斐波那契数列（Fibonacci sequence），又称黄金分割数列、因数学家列昂纳多·斐波那契（Leonardoda Fibonacci）以兔子繁殖为例子而引入，故又称为“兔子数列”，指的是这样一个数列：1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上，斐波纳契数列以如下被以递归的方法定义：F(0)=0，F(1)=1, F(n)=F(n-1)+F(n-2)（n>=2，n∈N*）在现代物理、准晶体结构、化学等领域，斐波纳契数列都有直接的应用，为此，美国数学会从1963起出版了以《斐波纳契数列季刊》为名的一份数学杂志，用于专门刊载这方面的研究成果。


以下，我们通过Python和R来处理

最低0.47元/天 解锁文章
snowdroptulip
关注
剑指offer—07斐波那契数列(Python)
12-23
【思路】斐波那契数列：第n项是第n-1项和第n-2项的和； 当 n=0,f(n)=0; n=1,f(n)=1; n>1,f(n)=f(n-1)+f(n-2) 看到这个通项，就想使用递归来做… 【递归实现】 # -*- coding:utf-8 -*- class Solution: def ...
Python实现斐波那契数列
11-09
斐波那契数列python 斐波那契数列大家都很熟悉吧，咱们在高中学数学的时候，老师会讲这个定律以及算法，其实数据结构和数学息息相关，数学思维好的往往逻辑思维就比较好，今天小猿圈带大家学习一下python的斐波那契...
数据分析Python竟然比R语言快了七倍？
Saki_Python的博客
08-25 931
R和Python都是生信分析中经常用到的编程语言，两者各有各的优势。R在数据可视化、统计分析方面较Python更为强大，而Python则在机器学习、大数据处理方面更具优势。但无论是Python还是R，它们的运算速度或者说性能都较为一般，这一点是由自身语言特性所决定的——两者都是解释型语言，也就是在运行时逐行解释和执行代码，而不需要在编译阶段将代码转换为机器码。那么，Python和R，谁会更快一些呢？这或许并不是一个好的问题，因为没有假设特定的场景，也没有说明要比较的方面，自然也就无从说起谁快谁慢。
Python exercise 13 - Fibonacci
Schatzke的博客
04-12 293
Python exercise 13 - Fibonacci Write a program that asks the user how many Fibonnaci numbers to generate and then generates them. Take this opportunity to think about how you can use functions. Make s...
Fibonacci
weixin_30824479的博客
06-20 117
#include<iostream> #include<cmath> using namespace std; int fac[21]={0,1,1}; const double f=(sqrt(5.0)+1.0)/2.0; int main() { double bit; int n,i; for(i=3;i<=2...
打印100以内的斐波那契数列
aabeta的博客
04-02 2197
不会写啊，太难啦。
R语言加快运算的几种方法
邓飞----育种数据分析之放飞自我
04-02 3761
背景 提升R代码运行速度并不需要很高级的优化技术, 例如代码并行化, 使用数据库, 使用c++等. 实际上, 通过简单的操作, 就能够是R的运算速度显著的加快, 下面介绍几种方法. 1, 向量化 R语言允许用户进行向量化编程, 这样速度更快. 比如我们计算100万随机数, 计算他们的平方, 这里使用两种方法: 第一种, for循环; 第二种, 向量化 set.seed(123) dat= rnor...
递归方法实现斐波那契数列_递归方法实现斐波那契数列_python_源码
10-02
斐波那契数列是一个经典的数学概念，在计算机科学中经常被用作教学示例和算法设计的基础。这个数列的定义非常简单：第一项和第二项都是1，从第三项开始，每一项都等于前两项之和。用数学公式表示就是： F(1) = 1 F...
python斐波那契数列的计算方法
09-20
斐波那契数列是一种经典的数学序列，定义如下：第一项是0，第二项是1，后续每一项都是前两项的和。用数学公式表示即 F(0) = 0, F(1) = 1, F(n) = F(n-1) + F(n-2) （对于 n >= 2）。这个数列在计算机科学和数学中有...
【R】提升R代码运算效率的11个实用方法
If you can dream it,you can do it.
06-11 1624
众所周知，当我们利用R语言处理大型数据集时，for循环语句的运算效率非常低。有许多种方法可以提升你的代码运算效率，但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。本文将介绍几种适用于大数据领域的方法，包括简单的逻辑调整设计、并行处理和Rcpp的运用，利用这些方法你可以轻松地处理1亿行以上的数据集。 让我们尝试提升往数据框中添加一个新变量过程(该过程中包含循环和判断语句)的运算效率。下面的代码输出原始数
python和R语言比较
tingting11232的博客
12-29 9560
python和R语言比较
R_Python_C_Rust效率对比(蒙特卡洛方法)
yuanzhoulvpi的博客
09-15 1658
rust、C、python、R运行效率比较
关于R与Python效率对比的问题
OriginPlan
01-03 2617
久闻世界上最慢的语言是Python, 比Python还要慢的语言是R 听闻numpy是举世闻名的高效科学计算库? 来我们来看看100万次循环后的结果... Python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import time hot='4 5 5 6 7 7 7 8 8 8 9 11 11 12 1...
python、R对比分析
知青的博客
04-10 1万+
一、Python与R功能对比分析1、python与R相比速度要快。python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。Python=R+SQL/Hive2、如果是统计理论研究、前沿科学研究，R比python更胜一筹。R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序...
r语言和python执行速度_精通python 或者R语言大约需要多长时间？怎样算精通？
weixin_36265980的博客
01-12 637
谢谢你的邀请!这个问题非常难回答,因为我不是一个熟练的人。要精通一门语言,是必要的三件事:1。全心全意爱它并使用它;2. 使用和多次使用它;3.追求一个大的改变每次你使用它;精通python,编写的代码必须先神谕的。这绝对是不可能关起门来。你必须研究牛b的开源代码在这个过程中,你会遇到许多的高级使用python。1. 修饰符中使用框架。例如,flask_login,你必须精通至少随意写作decor...
Python和R语言之间的详细对比
热门推荐
多智时代的博客
01-23 4万+
在从事数据分析行业中，我们都会从R与Python当中进行选择，但是，从这两个异常强大、灵活好用的数据分析语中选择，却是非常难以选择的。 为了让大家能选择出更适合大家，我们将两种语言的信处做个对比，把决策权留给大家 Stack Overflow趋势对比 　　上图显示了自从2008年(Stack Overflow 成立)以来，这两种语言随着时间的推移而发生的变化。 R和Python在数据科...
R与Python巅峰对决
石枫的专栏
02-19 8442
如果你是数据分析领域的新兵，那么你一定很难抉择——在进行数据分析时，到底应该使用哪个语言，R还是Python？在网络上，也经常出现诸如“我想学习机器语言，我应该用哪个编程语言”或者“我想快速解决问题，我应该用R还是Python”等这类问题。尽管两个编程语言目前都是数据分析社区的佼佼者，但是它们仍在为成为数据科学家的首选编程语言而战斗。今天，就让我们从数据科学的角度，一步步比较这两大编程语言。
斐波那契数列代码 Python
最新发布
06-20
### Python 实现斐波那契数列的代码示例 斐波那契数列可以通过多种方法在 Python 中实现，包括递归、迭代以及矩阵快速幂法。以下是每种方法的具体实现： #### 方法一：递归实现 递归方法通过函数调用自身来生成斐波那契数列，尽管这种方法简单直观，但其时间复杂度较高，为 O(2^n)。 ```python def fibonacci_recursive(n): if n <= 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: return fibonacci_recursive(n - 1) + fibonacci_recursive(n - 2) ``` 此代码展示了递归方式生成斐波那契数列的基本逻辑[^1]。 #### 方法二：迭代实现 迭代方法使用循环结构来生成斐波那契数列，时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)，相较于递归方法更为高效。 ```python def fibonacci_iterative(n): if n <= 0: return 0 a, b = 0, 1 for _ in range(2, n + 1): a, b = b, a + b return b ``` 此代码片段展示了如何通过迭代方式优化斐波那契数列的生成过程[^2]。 #### 方法三：矩阵快速幂法 矩阵快速幂法利用线性代数原理，通过矩阵运算加速斐波那契数列的计算，时间复杂度为 O(log n)。 ```python import numpy as np def fibonacci_matrix(n): if n == 0: return 0 F = np.array([[1, 1], [1, 0]], dtype=object) result = np.linalg.matrix_power(F, n - 1) return result[0, 0] ``` 上述代码实现了基于矩阵快速幂法的斐波那契数列生成逻辑[^2]。 ### 总结 以上三种方法分别展示了递归、迭代和矩阵快速幂法在 Python 中实现斐波那契数列的方式。根据实际需求选择合适的方法可以有效提升程序性能。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值