[转载] Python数据分析:python与numpy效率对比
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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