python 一些方法的时间测试
尝试一些方法的不同实现,比较一下时间,电脑比较渣,不过只是做个比较
虽然用python主要是方便,肯定是不快的,不过能快一点还是快一点好
numpy中大量使用同样 shape 的全 0 array,可以使用 np.zero() 方法或者是先开一个之后 copy:
1 %%time 2 for i in range(5000000): 3 a = np.zeros((100,10)) 4 a = np.zeros((100,10)) 5 a = np.zeros((100,10))
Wall time: 17.1 s
1 %%time 2 b = np.zeros((100,10)) 3 for i in range(5000000): 4 a = b.copy() 5 a = b.copy() 6 a = b.copy()
Wall time: 15.1 s
貌似先开一个,之后copy比较快,不过差异不明显
range() 还是 np.arrange(),最近用 array 有点多,经常啥都开 array
1 %%time 2 for p in range(50000): 3 a = np.arange(100000)
Wall time: 3.72 s
%%time for p in range(50000):a = range(100000)
Wall time: 31 ms
差距还是非常明显(不用想都知道2333),如果不需要用 array 方法的时候,还是 list 好了
访问 list 等下标,用 range(长度),不过先保存长度成常量还是多次用 len 方法
1 %%time 2 a = np.arange(100000) 3 l = len(a) 4 for p in range(50000000): 5 range(l)
Wall time: 23.3 s
1 %%time 2 a = np.arange(100000) 3 for p in range(50000000): 4 range(len(a))
Wall time: 27.9 s
就这样看,应该调用 len 方法还是有点慢的,虽然差异也不是非常大,len 应该不是 O(n) 实现,可能是对象直接保存的一个属性,不过访问起来还是先存下来更快点
遍历一个 array ,同时使用标号
我会遍历下标长度的一个 list 来遍历它,用 zip 把标号和 array 合并,或者 emunerate ,或者干脆维护一个 id,循环中累加
1 %%time 2 for i in range(5000000): 3 a = np.arange(10,30) 4 l = len(a) 5 for id in range(l): 6 x = id+a[id]
Wall time: 50 s
1 %%time 2 for i in range(5000000): 3 a = np.arange(10,30) 4 b = zip(range(len(a)),a) 5 for item1,item2 in b: 6 x = item1+item2
Wall time: 51.2 s
1 %%time 2 for i in range(5000000): 3 a = np.arange(10,30) 4 c = enumerate(a) 5 for item1,item2 in c: 6 x = item1+item2
Wall time: 52.3 s
1 %%time 2 for i in range(5000000): 3 a = np.arange(10,30) 4 d = zip(np.arange(len(a)),a) 5 for item1,item2 in d: 6 x = item1+item2
Wall time: 52.9 s
1 %%time 2 for i in range(5000000): 3 a = np.arange(10,30) 4 id = 0 5 for item in a: 6 x = id+item 7 id += 1
Wall time: 1min 1s
看上去只有维护 id 累加最慢,其他都差别不太大,那只要条件允许大概还是按 C 的习惯开一个下标的 list 来遍历下标好了
转载于:https://www.cnblogs.com/cenariusxz/p/8860508.html
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