02 - 超级高效的 Numpy（下）｜【1000 倍效率那种】
本帖最后由 不二如是 于 2020-2-10 11:36 编辑通过上一讲学习，是否感受到 Numpy 的丝般柔滑呢？！
好，本讲继续感受下 Numpy 自身语法的简洁和快速！
这次新建一个 py 文件。
先导入：
import numpy as np
然后我先对 np.array() 有个充分了解。
使用该方法会将 tuple 和 list , array 或者其他的序列模式的数据转创建为 ndarray。
默认会创建一个新的 ndarray 。
列表的转换我们之前用过就不说了，元祖操作是一样滴～
range() 在 Py3 中会返回一个可迭代对象：
np.array(range(6))
我们看看是否可以转为 ndarray：
可以，Numpy 中其实也有内置的同款操作 np.arange() ：
np.arange(6)
输出一样：
既然还是感受高效，那么先看这段代码：
f1 = range(100000)
生成 10W 项，每项取平方，插入到 f1（截取部分）：
结果不重要，用一个魔法方法修改代码：
f1 = range(100000)
%timeit
运行：
%timeit 对于任意语句，它会自动多次执行以产生一个非常精确的平均执行时间。
下面的话是神马意思？
来解释下：
**** Hidden Message *****
不同计算机速度不一样，大家以自己的为准。
我们接下来对比 np.arange() 的速度：
f2 = np.arange(100000)
%timeit f2**2
f2**2 是让每一项都开方，Numpy 中的语法，看效果：
我擦！！
每次循环 10000 个，最好时间 68.7 μs ± 1.38 μs 。
注意： 1ms = 1000us 。
看到效率了吗，循环次数是之前的 1000 倍！
目前 Numpy 使用 CPU 加速，其他的库会用 GPU 加速，意味着更飞速！
有木有爱上 Numpy 的高效呢？！
下一讲，我们来学习多维数组～
代码包（可不下）：
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为什么 我文件下载安装成功了，在网页里 例子都可以执行，但是创建py文件的时候不能导入，说我没有numpy模 ...
确定一开始就导入了吗：
import numpy 不二如是 发表于 2020-2-10 21:33
确定一开始就导入了吗：
导入numpy了 也下载老师说的软件了anaconda了，还是不行，今天用cmd又用py -3 -m pip install numpy 安装完之后就可以了，但是
>>> f1 = range(100000)
>>> %timeit
SyntaxError: invalid syntax
>>> f2 = np.arange(100000)
>>> %timeit f2**2
SyntaxError: invalid syntax 学Python不开车 发表于 2020-2-11 09:10
导入numpy了 也下载老师说的软件了anaconda了，还是不行，今天用cmd又用py -3 -m pip install numpy 安装 ...
从 anaconda 中启动 jupyter
然后在 jupyter 中撸代码 不二如是 发表于 2020-2-11 09:17
从 anaconda 中启动 jupyter
然后在 jupyter 中撸代码
在anaconda中运行没有问题，但是您不是说
这次新建一个 py 文件。
先导入：
import numpy as np
复制代码 我爱 Numpy，我爱鱼C 我爱 Numpy，我爱鱼C
怎么都在 Jupyter 里写代码呢？？？
@不二如是 _2_ 发表于 2020-2-12 11:23
我爱 Numpy，我爱鱼C
怎么都在 Jupyter 里写代码呢？？？
@不二如是
因为舒服... 不二如是 发表于 2020-2-12 11:23
因为舒服...
VSCode , NotePad++ , Git , PyCharm ......
我很是为我的硬盘存储空间担忧{:10_269:}
现在又来了一个 Jupyter , 真的有些不知所措了 zltzlt 发表于 2020-2-10 17:54
我爱 Numpy，我爱鱼 C
感觉 numpy 的导入时间很慢很慢