第四周作业二

weixin_30653097

于 2018-09-30 09:39:00 发布

阅读量50

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： python

原文链接：http://www.cnblogs.com/XLxielin/p/9728037.html

本文通过定义两个函数，分别使用Python列表和NumPy数组进行数学运算，比较了两者在处理大规模数据时的效率。实验结果显示，NumPy数组在大数据集上的表现远优于Python列表。

#列表+循环实现，并包装成函数
import numpy
def numpy(n):
  a = list(range(n))
  b = list(range(0,10*n,5))
  c = []
  for i in range(len(a)):
       c.append(a[i]**2+b[i]**3)
  return (c)

print(numpy(10))


#numpy实现，并包装成函数
def pySum(n):
  a = list(range(n))
  b = list(range(0,10*n,5))
  c = []
  for i in range(len(a)):
       c.append(a[i]**2+b[i]**3)
  return (c)

print(pySum(10))

#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
from  datetime import datetime,timedelta
start = datetime.now()
pySum(10000)
print(start + timedelta(hours=70000))

from  datetime import datetime
start1 = datetime.now()
numpy(10000)
print(start1 + timedelta(hours=70000))