While 循环是编程的一个基本要素。While 循环所做的是继续执行一条语句（或一组语句），直到满足特定条件。...for 循环更容易使用，但在某些情况下需要使用 while 循环。例如，您可能不知道必须重复执行该语句的次数。 我们来看一下执行相同操作的基本 Python 循环示例。...现在，让我们使用 while 循环执行相同操作。我们必须做的第一件事是用以下内容定义 i： i = 1 接下来，我们创建 lop，其中指出当 i 小于 11 时，以 1 的增量打印 i。...但是，当条件未知时如何运行 while 循环呢？例如，您希望接受用户的姓名输入，并允许他们继续输入姓名，直到完成。当他们输入所有姓名后，他们可以输入 end 退出循环。...这是 Python while 循环的要点。这些循环是一个基本的编程方面，您将在代码中经常使用它们。
b:a; //求两个数中的最小值 temp=p; //最大值赋给p为变量自增作准备 while(1){ //利用循环语句来求满足条件的数值 if(p%q==0)...试取 k=2，则有 gcd( 2x,2y ) = 2 * gcd( x,y )。很快联想到将两个偶数化小的方法。那么一奇一个偶以及两个奇数的情况如何化小呢？...先来看看一奇一偶的情况： 设有2x和y两个数，其中y为奇数。因为y的所有约数都是奇数，所以 a = gcd( 2x,y ) 是奇数。根据2x是个偶数不难联想到，a应该是x的约数。...我们来证明一下：(2x)%a=0，设2x=n*a，因为a是奇数，2x是偶数，则必有n是偶数。又因为 x=(n/2)*a，所以 x%a=0，即a是x的约数。...因为gcd( x,y )明显是2x和y的公约数，又有gcd( x,y ) 2x,y )，所以 gcd( 2x,y ) = gcd( x,y )。
作者：Cheever 编译：1+1=6 今天公众号给大家好好讲讲基于Pandas和NumPy，如何高速进行数据处理！ 1 向量化 1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。...当然有可能 ，关键在于你如何操作！ 如果在数据上使用for循环，则完成所需的时间将与数据的大小成比例。但是还有另一种方法可以在很短的时间内得到相同的结果，那就是向量化。...我们使用Pandas的优化循环函数apply()，但它对我们来说太慢了。 或者使用如下方法： 接下来，我们尝试一下使用向量化。将整个Series作为参数传递到函数中，而不是对每一行。 但没有成功。...嵌套的np.where()解决方案工具179ms。 那么嵌套的多个条件，我们可以向量化吗？可以！ 代码： 基本上，当使用np.select()时。...为什么.str向量化这么慢？ 字符串操作很难并行化，所以.str方法是向量化的，这样就不必为它们编写for循环。使用.apply执行基本的Python是更快的选择。
y = 2x; // x2x – 1; // 根据给定的x的值，计算出y的值并输出。...这样的 循环具有一定的风险性，因此初学者不建议使用do…while循环。...); } for 和 while 的小区别： 控制条件语句所控制的那个变量，在for循环结束后，就不能再被访问到了，而while循环结束还可以继续使用，如果你想继续使用，就用while，否则推荐使用for...原因是for循环结束，该变量就从内存中消失，能够提高内存的使用效率。 在已知循环次数的时候使用推荐使用for，循环次数未知的时推荐使用while。...例如：while(true){}。 嵌套循环 所谓嵌套循环，是指一个循环的循环体是另一个循环。比如for循环里面还有一个for循环，就是嵌套循环。
在本文中，我们将探讨如何使用Python和NumPy库来遍历和操作NumPy数组。环境与数据准备首先，确保已经安装了NumPy库。...可以使用以下命令在Python中安装NumPy：pip install numpy安装完成后，我们可以开始编写代码。...让我们看看如何遍历和操作该数组。遍历数组元素要遍历NumPy数组的所有元素，我们可以使用嵌套的for循环。第一个循环用于迭代行，第二个循环用于迭代列。...NumPy还提供了许多矢量化操作，这些操作可以更高效地处理数组，而无需显式编写循环。...例如，要将数组中的每个元素都乘以2，我们可以直接使用NumPy提供的乘法运算符：arr *= 2这将使用广播（broadcasting）功能自动将乘法运算应用于数组的每个元素，而无需显式编写循环。
在用Python进行矩阵运算（尤其是大型矩阵运算）的时候，最忌讳的是写循环，循环的执行效率极其的低，想要提高计算效率，有很多方法可以尝试，今天我们就来看一下如何在仅基于numpy的条件下，召唤一些技巧来加速矩阵的计算效率...下面我们来尝试一下用numpy的vectorize方法，将函数向量化。 vectorize函数向量化 vectorize是numpy的一个将函数向量化的方法，在官方文档中有专门的介绍。...定义一个向量化函数，该函数以嵌套的对象序列或 numpy 数组作为输入，并返回单个 numpy 数组或 numpy 数组的元组。...向量化函数对输入数组的连续元组(如 python map 函数)计算 pyfunc，但它使用 numpy 的广播规则。 向量化输出的数据类型是通过使用输入的第一个元素调用该函数来确定的。...看到一句话，很多人就躺平了，觉得这玩意不会有性能上的提升，但 纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，实际上经过我的实验发现，使用vectorize向量化以后，相比于原生for循环在性能上是有非常显著提升的。
本文比较了按元素求和两个序列时几种方法的性能： 使用while循环 使用for循环 将for循环用于列表推导 使用第三方库 numpy 但是，性能并不是开发软件时唯一关心的问题。...一些更复杂的情况需要普通的for或while循环。 在NumPy中使用Python numpy是第三方Python库，通常用于数值计算。特别适合操纵数组。...在这种情况下，它们显示相同的关系，使用时甚至可以提高性能numpy。 嵌套循环 现在让我们比较嵌套的Python循环。 使用纯Python 我们将再次处理两个名为x和y的列表。...此示例比具有100.000元素和单个循环的示例稍慢。这是所有三种方法的结论（列表理解，普通for和while循环）。 在NumPy中使用Python numpy非常适合与多维数组一起使用。...结论 本文比较了按元素添加两个列表或数组时Python循环的性能。结果表明，列表理解比普通的for循环要快，而while循环则要快。在所有这三种情况下，简单循环都比嵌套循环快一点。
在Andrew Ng的>课程中，多次强调了使用向量化的形式进行编码，在深度学习课程中，甚至给出了编程原则：尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。...许多Numpy运算都是用C实现的，相比Python中的循环，速度上有明显优势。所以采用向量化编程，而不是普通的Python循环，最大的优点是提升性能。...另外相比Python循环嵌套，采用向量化的代码显得更加简洁。...总之，无论你有多长的数据列表并需要对它们进行数学转换，都强烈考虑将这些Python数据结构（列表或元组或字典）转换为numpy.ndarray对象并使用固有的矢量化功能。...更多关于numpy向量化编程的指导，可以参考这本开源的在线书籍：From Python to Numpy )
如果您发现自己编写了很多嵌套循环，请花一些时间考虑是否可以使用更有效的方法来实现相同的结果。循环范围太大： 另一个导致嵌套循环缓慢的原因是循环范围太大。...2、解决方案解决Python中嵌套循环慢的问题有几种方法：减少循环嵌套： 减少循环嵌套最简单的方法是使用更有效的数据结构。...例如，如果您有一个循环遍历一个列表，并且您在循环内部执行大量操作，那么您可以使用切片操作符来缩小循环范围，以便仅遍历列表中需要处理的元素。使用更快的算法： 有时，您可以使用更快的算法来代替嵌套循环。...例如，您可以使用NumPy的where()函数来查找列表中的最大值，这比使用内置的max()函数要快得多。...：适用于数值计算，使用向量化替代嵌套循环。
这意味着如果向量化方法需要花费一分钟去运行的数据，使用 for 循环将会花费5个小时去运行。 一句话总结，向量化快！！！...2、深入理解向量化 通过 numpy内置函数 和 避开显式的循环(loop) 的方式进行向量化，从而有效提高代码速度。...3、向量化逻辑回归 如何实现逻辑回归的向量化计算？只要实现了，就能处理整个数据集了，甚至不会用一个明确的 for 循环，听起来是不是特别地 inspiring。...吴恩达老师手稿如下： 前向传播过程中，如何计算 ， ， ……一直到 ？构建一个 的行向量用来存储 ，这样可以让所有的 值都同一时间内完成。实际上，只用了一行代码。即 为什么 要转置呢？...但是细心的你会发现，为了计算 ，使用 numpy 命令 。这里有一个巧妙的地方， 是一个 的矩阵，而 是一个实数，或者可以说是一个 的矩阵，那么如何把一个向量加上一个实数？
虽然 Python 提供了基本的迭代器协议，但在处理大规模 NumPy 数组时，直接使用 Python 的循环效率较低。...但在以下场景中，高效遍历显得尤为重要： 大规模数组操作：直接使用 Python 循环遍历大规模 NumPy 数组效率低下。 多维数组处理：高维数据的逐元素操作需要更灵活的迭代工具。...print(row) 输出： [1 2 3] [4 5 6] 需要注意，这种方法无法直接访问元素级别的数据，需结合嵌套循环或高级迭代工具。...，支持多维数组，避免了嵌套循环的复杂性。...优先使用向量化操作 在可能的情况下，优先使用 NumPy 的向量化操作代替显式迭代： # 使用向量化替代迭代 result = arr ** 2 print("向量化结果：\n", result) 通过向量化操作
学习如何评估和优化代码性能。（本节还没更新完…………） 完成一项任务很重要，高效地完成更重要。图像处理是对矩阵的操作，数据量巨大。...如果代码写的不好，性能差距将很大，所以这节我们来了解下如何评估和提升代码性能。...time.clock() # 这里写测试代码... end = time.clock() print(end - start)Copy to clipboardErrorCopied 经验之谈：如果你使用的是...尽量避免使用循环，尤其嵌套循环，因为极其慢！！！...优先使用OpenCV/Numpy中封装好的函数 尽量将数据向量化，变成Numpy的数据格式 尽量避免数组的复制操作 接口文档 cv2.getTickCount() cv2.getTickFrequency
经验法则是：只要有其他可能，就不要显式使用for循环。 2.12 向量化vectorization的一些其他例子 ?...所以每当你想写一个for循环时，应该看看可不可以调用numpy，用内置函数计算，而不是用for循环， 接下来看看如何把这些技巧应用到logistc回归梯度下降算法实现中来，看看是否可以去掉两个for循环中的一个...2.13 向量化logistc回归 这一节我们将谈及向量化是如何实现在logistc回归上面的，这样就能同时处理整个训练集来实现梯度下降法的一步迭代，针对整个训练集的一步迭代不需要使用任何显式for循环...2.14 向量化logistc回归的梯度输出 如何使用向量化计算m个训练数据的梯度，注意是同时计算，最后得到一个非常高效的logistc回归的实现。 在计算梯度时，我们需要计算： ? ? ? ? ?...现在回顾之前的计算logistc回归的整个过程，没有向量化非常低效，而没有使用任何for循环，最后代码计算只需要几步就完成了： ?
NumPy入门 NumPy数组 如果要对嵌套列表进行数组运算，可以使用循环来完成。...例如，要为嵌套列表中的每一个元素都加上 1，可以使用下面的嵌套列表推导式 In [1]: matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] In [2]: [[i +...In [5]: # 使用嵌套列表构造一个二维数组 array2 = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]])...向量化和广播 如果你对一个标量和 NumPy 数组求和，那么 NumPy 会执行按元素的操作。也就是说，你不用亲自遍历每一个元素。NumPy 社区称之为向量化（vectorization）。...math.sqrt(array2) # 这里会发生错误 TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars 当然，你可以写一个嵌套循环来计算每个元素的平方根
先使用“heads = 35”和“feet = 94”两个赋值语句，保存鸡和兔的总头数和总脚数； 接着使用range()函数进行for循环，让鸡的数目从1开始计数加1循环，循环体中的if条件为“2x +...3.两种方法打印“九九乘法表” 不管是使用常规循环求和还是使用列表推导式，我们都可以正确求解“棋盘米粒倍增”问题，二者在各种问题的求解过程中都比较方便，包括循环的嵌套，比如打印“九九乘法表”。...（1）常规的双层循环嵌套 外层循环语句为“for i in range(1,10):”，作用是从1到9循环； 内层循环语句为“for j in range(1,i+1):”，同样是使用range()进行对应次数的循环...2.三层循环嵌套法 因为水仙花数是对一个三位数进行判断，所以直接构建三层循环嵌套来实现从100到999的顺序递增。...函数中使用变量i来接收初始值，然后通过while循环（当i<end时）中的“yield i”来向外返回i的值，当然还要有变量i的步长自增语句：“i += step”。
使用do块语法，可以帮助检查文档或实现，以了解如何初始化用户函数的参数。...用于向量化功能的点语法 在技术计算语言中，通常会使用功能的“向量化”版本，该版本仅将给定功能f(x)应用于数组的每个元素A以通过产生新的数组f(A)。...这种语法对于数据处理很方便，但是在其他语言中，性能通常也需要向量化：如果循环很慢，则函数的“向量化”版本可以调用用低级语言编写的快速库代码。...在Julia中，矢量化函数并不是提高性能所必需的，确实，编写自己的循环通常是有好处的（请参见Performance Tips），但是它们仍然很方便。...循环与任何嵌套的“点”调用融合在一起。例如，X .= sin.(Y)等效于broadcast!(sin, X, Y)，X用sin.(Y)就地覆盖。
经验法则是：只要有其他可能，就不要显式使用for循环。 2.12 向量化vectorization的一些其它例子 ?...所以每当你想写一个for循环时，应该看看可不可以调用numpy，用内置函数计算，而不是用for循环， 接下来看看如何把这些技巧应用到logistc回归梯度下降算法实现中来，看看是否可以去掉两个for循环中的一个...向量化处理方法 2.13 向量化logistc回归 这一节我们将谈及向量化是如何实现在logistc回归上面的，这样就能同时处理整个训练集来实现梯度下降法的一步迭代，针对整个训练集的一步迭代不需要使用任何显式...2.14 向量化logistic回归的梯度输出 如何使用向量化计算m个训练数据的梯度，注意是同时计算，最后得到一个非常高效的logistc回归的实现。 在计算梯度时，我们需要计算： ?...使用向量计算 现在回顾之前的计算logistc回归的整个过程，没有向量化非常低效，而没有使用任何for循环，最后代码计算只需要几步就完成了： ?
我们可以使用pip安装Numba： 1pip install numba 如果您的代码有很多数值运算，经常使用Numpy，并且/或者有很多循环，那么Numba应该会给您一个很好的加速。...加速Python循环 Numba最基本的用途是加速那些可怕的Python for循环。 首先，如果在Python代码中使用循环，首先检查是否可以用numpy函数替换它总是一个好主意。...众所周知，Python循环很慢。更糟糕的是，在我们的例子中，for循环中有一个while循环。另外,因为我们的排序算法是O (n²),当我们添加更多的项目列表,我们的运行时增加成平方!...查看下面的代码，看看在带有Numpy的Python中如何工作。 ? 注意，每当我们对Numpy数组进行基本数组计算(如加法、相乘和平方)时，代码都会自动由Numpy在内部向量化。...第一个指定要操作的numpy数组的输入类型。这必须指定，因为Numba使用它将代码转换为最优版本。通过事先了解输入类型，Numba将能够准确地计算出如何最有效地存储和操作数组。
下面的示例展示了如何使用 JIT 加速前述函数。...例如，如果函数中最消耗计算资源的部分在循环内部，我们可以只对内部的那部分进行 JIT 编译（但务必查看关于缓存的下一节，以避免出现问题）： # While loop conditioned on x and...使用 jax.grad 计算梯度 2. 在线性逻辑回归中计算梯度 3. 对嵌套列表、元组和字典进行微分 4....对嵌套列表、元组和字典进行微分 由于 JAX 的 PyTree 抽象（详见处理 pytrees），关于标准 Python 容器的微分工作都能正常进行，因此你可以随意使用元组、列表和字典（及任意嵌套结构）...与 NumPy 类似，JAX 的随机模块也允许对向量进行抽样。但是，JAX 不提供顺序等价性保证，因为这样做会干扰 SIMD 硬件上的向量化（上述要求 #3）。
尤其是在 Python 这样的解释型语言里，每一次循环的效率都非常关键。可读性问题再来看看可读性问题。当一个 For 循环嵌套多层，代码就开始变得难以理解。...这种方式不仅代码量少，而且一眼就能看懂做了啥，是不是比那些嵌套的 For 循环清爽多了？下面，我们来看看更高级一点的工具，也就是生成器表达式，这也是处理数据时的一把利器。2....([1, 2, 3, 4, 5]))# 累乘accumulated_products = list(accumulate([1, 2, 3, 4, 5], operator.mul))这两个示例展示了如何使用...NumPy 向量化操作跳进数据科学的大门，怎能不提 NumPy 的向量化操作？在处理数值数据时，这技能简直是利器。基本概念向量化操作指的是直接对数组进行操作，而不是逐个元素进行。...Pandas 向量化操作继 NumPy 之后，Pandas 在数据处理界也是个大腕儿。它的向量化操作专门针对表格数据，效率和功能都一流。
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