1022作业

最新推荐文章于 2025-08-24 11:50:19 发布

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文章标签： python

原文链接：http://www.cnblogs.com/yysa/p/9828941.html

本文介绍了使用Python处理日期时间的方法，包括获取当前时间、格式化时间等操作。同时，通过对比列表循环与numpy库在处理数列加权运算的效率，展示了numpy在大规模数据处理上的优势。此外，还探讨了三层嵌套列表与三维数组的处理方法及其效率差异。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、处理日期时间

from datetime import datetime as dt
now=dt.now()
print(now)
import time
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime()))
print (time.strftime("%a %b %d %H:%M:%S %Y", time.localtime()))
cday = dt.strptime('2015-6-1 18:19:59', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print(cday)
print("今天是{0:%Y}的第{0:%j}天。".format(now))
print("今年还有70天")

二、问题：

数列：
a = a1,a2,a3,·····,an
b = b1,b2,b3,·····,bn
求：
c = a12+b13,a22+b23,a32+b33,·····+an2+bn3

1.用列表+循环实现，并包装成函数

2.用numpy实现，并包装成函数

3.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。

n=10
def pySum(n):
    a = list(range(n))
    b = list(range(0, 5 * n, 5))
    c = []
    for i in range(len(a)):
        c.append(a[i] ** 2 + b[i] ** 3)
    return (c)
print(pySum(n))

import numpy
def pySum1(n):
    a=numpy.arange(n)
    b=numpy.arange(0,5*n,5)
    c=a+b
    return (c)
print(pySum1(8))

import numpy
def npSum(n):
    a = numpy.arange(n)
    b = numpy.arange(0,7*n,7)
    c = a**2+b**3
    return (c)

from datetime import datetime as dt
start = dt.now()
pySum(100000)
de = dt.now()-start
print(de)

start = dt.now()
npSum(100000)
da = dt.now()-start
print(da)