参考链接: Python中的numpy.roll

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

# @ProjectName  :数据分析学习

# @ProductName  :PyCharm

# @FileName     :3.2.2 python与numpy效率对比.py

# @Time         :2020/9/23 10:07

import sys

from datetime import datetime

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 使用Numpy计算

def numpysum(n):

a = np.arange(n)**2

b = np.arange(n)**3

c = a+b

return c

# 使用Python计算

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

# prt表示是否打印结果

def printest(func, size, prt=True):

start = datetime.now()

c = func(size)

delta = datetime.now() - start

if prt==True:

print("The last 2 elements of the sum ",c[-2:])

print("Elapsed time in microsecondas ",delta.microseconds)

return delta.microseconds

# 用于作 n-time 图

def timeplot():

pts = []

for i in range(100,100000,100):

t_numpy = printest(numpysum,i,prt=False)

t_python = printest(pythonsum,i,prt=False)

pts.append([t_numpy,t_python])

plt.plot(pts)

plt.legend(['Numpy','Python'])

plt.show()

if __name__ == "__main__":

print("hello python~")

# size = int(sys.argv[1])

size = 100000

print('Numpysum...')

printest(numpysum,size)

print('Pythonsum...')

printest(pythonsum,size)

timeplot()

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