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NumPy數(shù)組在數(shù)值運(yùn)算方面的效率優(yōu)于Python提供的list容器。使用NumPy可以在代碼中省去很多循環(huán)語(yǔ)句，因此其代碼比等價(jià)的Python代碼更為簡(jiǎn)潔。
實(shí)踐：向量加法
假設(shè)我們需要對(duì)兩個(gè)向量a和b做加法。
以下的純Python代碼可以解決上述問(wèn)題：
def pythonsum(n):
a = range(n)
b = range(n)
c = []
for i in range(len(a)):
a = i ** 2
b = i ** 3
c.append(a + b)
return c
以下是使用NumPy的代碼，它同樣能夠解決問(wèn)題：
def numpysum(n):a = np.arange(n) ** 2
b = np.arange(n) ** 3
c = a + b
return c
numpysum()函數(shù)中沒(méi)有使用for循環(huán)。同時(shí)，我們使用NumPy中的arange函數(shù)來(lái)創(chuàng)建包含0~n的整數(shù)的NumPy數(shù)組。代碼中的arange函數(shù)前面有一個(gè)前綴numpy，表明該函數(shù)是從NumPy模塊導(dǎo)入的。
讓我們來(lái)看看純Python代碼和NumPy代碼是否得到相同的結(jié)果：
import sysfrom datetime import datetime
import numpy as np#省略上面兩處代碼size = int(sys.argv[1])
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
start = datetime.now()
c = numpysum(size)
delta = datetime.now() - start
print "The last 2 elements of the sum", c[-2:]
print "NumPySum elapsed time in microseconds", delta.microseconds
顯然，NumPy代碼比等價(jià)的純Python代碼運(yùn)行速度快得多。有一點(diǎn)可以肯定，即不論我們使用NumPy還是Python，得到的結(jié)果是一致的。不過(guò)，兩者的輸出結(jié)果在形式上有些差異。注意，numpysum()函數(shù)的輸出不包含逗號(hào)。這是為什么呢？顯然，我們使用的是NumPy數(shù)組，而非Python自身的list容器。
https://pic.bbs.jg.com.cn/album/201505/30/233756sq4qpqkrgsby5bl7.jpg
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