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直接使用Python来实现向量的相加
# -*-coding:utf-8-*- #向量相加 def pythonsum(n): a = range(n) b = range(n) c = [] for i in range(len(a)): a[i] = i**2 b[i] = i**3 c.append(a[i]+b[i]) return a,b,c print pythonsum(4),type(pythonsum(4)) for arg in pythonsum(4): print arg
从这里这个输出结果可以看得出来,return多个值时,是以列表的形式返回的
([0, 1, 4, 9], [0, 1, 8, 27], [0, 2, 12, 36]) <type 'tuple'> [0, 1, 4, 9] [0, 1, 8, 27] [0, 2, 12, 36]
使用numpy包实现两个向量的相加
def numpysum(n): a = np.arange(n) ** 2 b = np.arange(n) ** 3 c = a + b return a,b,c
(array([0, 1, 4, 9]), array([ 0, 1, 8, 27]), array([ 0, 2, 12, 36])) <type 'function'> [0 1 4 9] [ 0 1 8 27] [ 0 2 12 36]
比较用Python实现两个向量相加和用numpy实现两个向量相加的情况
size = 1000 start = datetime.now() c = pythonsum(size) delta = datetime.now() - start # print 'The last 2 elements of the sum',c[-2:] print 'pythonSum elapsed time in microseconds',delta.microseconds size = 1000 start1 = datetime.now() c1 = numpysum(size) delta1 = datetime.now() - start1 # print 'The last 2 elements of the sum',c1[-2:] print 'numpySum elapsed time in microseconds',delta1.microseconds
从下面程序运行结果我们可以看到在处理向量是numpy要比Python计算高出不知道多少倍
pythonSum elapsed time in microseconds 1000 numpySum elapsed time in microseconds 0
以上这篇关于Python中的向量相加和numpy中的向量相加效率对比就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年11月05日
2024年11月05日
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