Wat is 'n NumPy-skikking?
Wat is 'n NumPy-skikking?

Video: Wat is 'n NumPy-skikking?

Video: Wat is 'n NumPy-skikking?
Video: Основы NumPy Python | Массивы, Матрицы И Операции Над Ними 2024, Mei
Anonim

A onnodige skikking is 'n rooster van waardes, almal van dieselfde tipe, en word geïndekseer deur 'n tupel van nienegatiewe heelgetalle. Die aantal dimensies is die rang van die skikking ; die vorm van 'n skikking is 'n tupel heelgetalle wat die grootte van die gee skikking langs elke dimensie. Die Python-kernbiblioteek het lyste verskaf.

Net so, hoe verklaar jy 'n NumPy-skikking?

Jy kan ook 'n Python-lys skep en sy veranderlike naam deurgee om 'n Numperige skikking . Jy kan bevestig dat beide die veranderlikes, skikking en lys, is 'n tipe Python-lys en Numperige skikking onderskeidelik. Om 'n tweedimensionele te skep skikking , gee 'n reeks lyste aan die skikking funksie.

Net so, waarvoor word NumPy gebruik? NumPy is 'n pakket in Python gebruik vir Wetenskaplike Rekenaarkunde. NumPy pakket is gewoond aan verskillende operasies uitvoer. Die ndarray ( NumPy Skikking) is 'n multidimensionele skikking gewoond aan stoor waardes van dieselfde datatipe. Hierdie skikkings word geïndekseer net soos Sequences, begin met nul.

Hiervan, wat is die vinnigste NumPy-skikking of -lys?

Omdat die Numperige skikking is dig gepak in die geheue as gevolg van sy homogene tipe, dit maak ook die geheue vry vinniger . So oor die algemeen 'n taak wat uitgevoer is in Numpie is ongeveer 5 tot 100 keer vinniger as standaard luislang lys , wat 'n aansienlike sprong in terme van spoed is.

Waarom is NumPy-skikking vinnig?

Bedrywighede in Numpie is baie vinniger omdat hulle voordeel trek uit parallelisme (wat die geval is van Single Instruction Multiple Data (SIMD)), terwyl tradisioneel vir lus dit nie kan gebruik nie.

Aanbeveel: