为什么NumPy数组这么快？
当我遇到性能问题时，我只是更改了一个正在编写的程序，以将数据存储为numpy数组，而两者之间的区别令人难以置信。最初耗时30分钟，而现在耗时2.5秒！
我想知道它是如何做到的。我认为这是因为它消除了对for循环的需要，但除此之外，我感到很困惑。
问题答案：
块状阵列是均质类型的密集堆积阵列。相比之下，Python列表是指向对象的指针数组，即使它们都属于同一类型。因此，您可以获得引用局部性的好处。
同样，许多Numpy操作都用C实现，从而避免了Python中循环，指针间接寻址和逐元素动态类型检查的一般开销。速度的提高取决于您执行的操作，但是在数字运算程序中，几个数量级的情况并不少见。
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对于特定的任务，我需要在可变数组中进行大量快速、单独的写操作。为了检查性能，我使用了以下测试：
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它将把牌阵的一半分配给玩家和计算机（玩家得到前半部分，计算机得到后半部分）。现在这是先洗牌，所以是的，这似乎是公平的。 我得到的出界错误是这一行：
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问题内容： 我用 和做了一些测试 。他们似乎都慢于。是因为精度更高吗？计算斜边函数的方法是什么？令人惊讶的是，我在文档中找不到任何表明性能不佳的迹象。 问题答案： 这不是一个简单的sqrt函数。您应该检查此链接以实现算法：http : //www.koders.com/c/fid7D3C8841ADC384A5F8DE0D081C88331E3909BF3A.aspx 它具有while循环以检查收
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问题内容： 我不知道为什么numba在这里击败numpy（超过3倍）。我在这里进行基准测试时是否犯了一些根本性的错误？对于numpy来说似乎是完美的情况，不是吗？请注意，作为检查，我还运行了一个结合了numba和numpy的变体（未显示），正如预期的那样，它与不带numba的numpy运行相同。 （顺便说一下，这是一个后续问题：数字处理二维数组的最快方法：dataframe vs series v
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问题内容： 这是所有编程语言所共有的吗？在进行多次打印后再执行println似乎更快，但是将所有内容移动到字符串中并仅进行打印似乎最快。为什么？ 编辑：例如，Java可以在不到一秒钟的时间内找到所有高达100万的质数- 但要进行打印，然后在自己的println中将它们全部输出可能需要几分钟！最多可打印100亿小时！ 例如： 问题答案： 速度并不慢，而是由主机操作系统提供的与控制台连接的基础。 您可
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问题内容： 我对此感到困惑 现在让我们来看看numpy： 神圣的CPU周期蝙蝠侠！ 使用改进，但恕我直言仍然不够 numpy.version.version =‘1.5.1’ 如果您想知道在第一个示例中是否跳过了列表创建以进行优化，则不是： 问题答案： Numpy已针对大量数据进行了优化。给它一个很小的3长度数组，毫不奇怪，它的性能很差。 考虑单独的测试 输出是 似乎是数组的归零一直花费在nump