python 两个一维数组 python两个一维数组求和

课程随笔—(PYTHON_大数据算法分析01)

对比Python和Numpy实现一维数组相加效率

1)利用 Python 的循环语句来实现两个一维数组相加的示例代码 example1 如下。

2)利用 NumPy 实现两个一维数组相加的示例代码 example2 如下。

注意：在代码中通过 import numpy as np 导入 NumPy，并且命名该别名为 np，在 arange() 函数前面有一个前缀 np，表明该函数是从 NumPy导入。
观察这两个函数的代码，哪种实现方式比较简洁，并且通过测试哪种效率更高？

首先语句一和语句二都是同一作用的函数，一个是python创建的一维数组，另外一个是numpy实现的一维数组

语句：（1)在这里插入代码片

def python_sum(n):
 x=list(range(n))
 y=list(range(n))
 z=[]
 for i in range(len(x)):
 y[i]=i**2
 z.append(x[i]+y[i])
 return z

(2)

import numpy as np
 def numpy_sum(n):
 x=np.arange(n)
 y=np.arange(n)**2
 z=x+y
 return z

(3)

def python_sum(n):
 x=list(range(n))
 y=list(range(n))
 z=[]
 for i in range(len(x)):
 y[i]=i**2
 z.append(x[i]+y[i])
 return z
 import numpy as np
 def numpy_sum(n):
 x=np.arange(n)
 y=np.arange(n)**2
 z=x+y
 return zfrom datetime import datetime
 n=1000000
 Start_time=datetime.now()
 python_sum(n)
 Time_interval=datetime.now()-Start_time
 print(Time_interval)n=1000000
 Start_time=datetime.now()
 b=numpy_sum(n)
 Time_interval=datetime.now() -Start_time
 print(Time_interval)

*可以看出结果，numpy创建的数组效率高