Python数据分析学习(一):Numpy与纯Python计算向量加法速度比较
import sys
from datetime import datetime
import numpy as np def numpysum(n):
a = np.arange(n) ** 2
b = np.arange(n) ** 3
c = a + b return c def pythonsum(n):
a = list(range(n))
b = list(range(n))
c = [] for i in range(len(a)):
a[i] = i ** 2
b[i] = i ** 3
c.append(a[i] + b[i]) return c 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)
运行结果:
python vectorsum.py 100000
The last 2 elements of the sum [999950000799996, 999980000100000]
PythonSum elapsed time in microseconds 91446
The last 2 elements of the sum [999950000799996 999980000100000]
NumPySum elapsed time in microseconds 2824 python vectorsum.py 200000
The last 2 elements of the sum [7999800001599996, 7999920000200000]
PythonSum elapsed time in microseconds 178237
The last 2 elements of the sum [7999800001599996 7999920000200000]
NumPySum elapsed time in microseconds 6453 python vectorsum.py 300000
The last 2 elements of the sum [26999550002399996, 26999820000300000]
PythonSum elapsed time in microseconds 264677
The last 2 elements of the sum [26999550002399996 26999820000300000]
NumPySum elapsed time in microseconds 9951
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