用Python求均值与方差,可以自己写,也可以借助于numpy,不过到底哪个快一点呢?

我做了个实验,首先生成9百万个样本:

nlist=range(0,9000000)

nlist=[float(i)/1000000 for i in nlist]

N=len(nlist)

第二行是为了让样本小一点,否则从1加到9百万会溢出的。

自己实现,遍历数组来求均值方差:

sum1=0.0

sum2=0.0

for i in range(N):

sum1+=nlist[i]

sum2+=nlist[i]**2

mean=sum1/N

var=sum2/N-mean**2

用时5.3s

借助numpy的向量运算来求:

import numpy

narray=numpy.array(nlist)

sum1=narray.sum()

narray2=narray*narray

sum2=narray2.sum()

mean=sum1/N

var=sum2/N-mean**2

用时1.0s

结论:还是用numpy吧毕竟针对性优化过就是不一样

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