〇,numpy简介
numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。
大部分底层代码用C语言编写,运行速度快。
强有力支持向量化编程风格,有效替代循环。
相对于python有更加丰富的数据类型。
numpy中常用的3种对象是 ndarray,matrix 和ufunc
本节我们介绍ufunc通用函数。ufunc概要如下:
numpy 中的许多函数都是 ufunc —— universe function。
它们能够自动对array实行向量化运算,不需要map。
向量化运算效率高于for和map,且支持广播特性。
用户可以将普通的python函数转换成ufunc函数。
一,使用ufunc函数
二,构造ufunc函数
frompyfunc函数可将普通python函数转换成ufunc函数
vectorize函数是frompyfunc函数的进一步封装,使用起来更加方便。
三,ufunc优势特点
1,ufunc通过向量化实现循环计算的速度通常会快于for和map
例如:测试三种方法对 x = range(1000000) 中每个元素求sin
2,ufunc函数支持广播特性。
Python与算法之美
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