在Python3中改进矩阵生成循环的运行时间可以采用以下几种方法:
numpy.zeros
函数创建一个全零矩阵,而不是使用循环逐个赋值。import numpy as np
n = 1000
m = 1000
matrix = np.zeros((n, m))
multiprocessing
模块或第三方库如joblib
来实现并行计算。将矩阵生成任务分割成多个子任务,每个子任务在不同的核心上运行,最后将结果合并。from joblib import Parallel, delayed
n = 1000
m = 1000
def generate_row(i):
row = []
for j in range(m):
row.append(i * j)
return row
matrix = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(generate_row)(i) for i in range(n))
n = 1000
m = 1000
matrix = [[i * j for j in range(m)] for i in range(n)]
import numpy as np
import numba as nb
@nb.njit
def generate_matrix(n, m):
matrix = np.zeros((n, m))
for i in range(n):
for j in range(m):
matrix[i, j] = i * j
return matrix
n = 1000
m = 1000
matrix = generate_matrix(n, m)
这些方法可以根据具体情况选择使用,或者结合使用以进一步提高矩阵生成循环的运行时间。
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