Циклы в python: их сравнение и производительность

Вопросы пользователей по теме Python

Почему цикл не сбрасывает функцию range ()?

У меня есть код:
x = 6

for y in range(x):
print(y)
x -= 2

Это дает: 0, 1, 2, 3, 4, 5
Я ошибочно предположил, что это даст один из этих двух результатов:
0, 0, 0 Поскольку x изменяется от 6 до 4 до 2 до 0, будет напечатано только 3 y. Кроме того, насколько я понимаю, после каждого цикла о….

9 Окт 2021 в 21:16

Переместить два прямоугольника отдельно с помощью wasd и клавиш со стрелками в pygame?

Я новичок в программировании с помощью pygame и самого python. Я пытался создать простую локальную многопользовательскую игру с использованием pygame. Я написал свой код во время просмотра учебника по перемещению только одного прямоугольника, потому что я не нашел ничего о том, что пытаюсь сделать….

9 Окт 2021 в 19:04

Поле «электронная почта» конфликтует с полем «электронная почта» модели account.account. Django3.2

Новичок в джанго здесь. Я пытался создать простой сайт с помощью django и только что закончил создание моделей. Однако когда я пытаюсь makemigrations, я получаю следующее:
SystemCheckError: System check identified some issues:

9 Окт 2021 в 17:40

Вложенные словари Python — добавление данных во вложенный dict без перезаписи предыдущих данных

async for document in client.auto_role.find({}):
if client.auto_role_cache.get(document.get(«guildID»)):
client.auto_role_cache = {document.get(«roleID»): document.get(«delay»)}
else:
client.auto_role_cache = {«roles»….

9 Окт 2021 в 17:18

Как добавить аннотации к диаграмме стека или площади

Я пытался построить график с этими значениями.
y1=
y2=
y3=
y4=
y5=
y6=

df = pd.DataFrame()

cumsum = df.cumsum()
cumsum

Мне удалось вычислить ….

9 Окт 2021 в 16:31

для цикла по списку

У меня есть функция ask_phone_number () и цикл for внутри функции. Я хочу, чтобы цикл for перебирал список (список содержит 1 строку символов) . У меня есть оператор elif в цикле for для подсчета количества символов строки в phone_number , но он возвращает 1 в качестве счетчика. Я предп….

9 Окт 2021 в 15:09

Как это прозрачное расширение сочетается с сюжетом в линейном графике?

Сюжет в документации выглядит так: с кодом
sns.lineplot(x=»timepoint», y=»signal»,
hue=»region», style=»event»,
data=fmri)

А также мой оказывается таким для кода:
sns.lineplot(
# data=fmri,
x=df,
y=df[«_C_UP»….

9 Окт 2021 в 14:21

Numpy векторизация математического уравнения

Я написал уравнение с циклами for:
A = np.random.rand(10, 100)
B = np.random.rand(100, 100)
c = np.random.rand(100)

@timeit
def operate_loops(X, W, b):
y1 = 0
y2 = 0
y3 = 0
l1 = 0
l2 = 0
for j in range(np.shape(X)):
for n in range(np.shape(W)):
for m in range(np.s….

9 Окт 2021 в 14:19

Генерация случайных символов в Python

Я хотел бы сгенерировать 16-символьный код
Код состоит из 5 известных символов. Код состоит из 3 цифр. Код должен быть случайным.
Что я сделал:
result1 = «NAA3U» + ».join((random.choice(string.ascii_uppercase + string.digits) for codenum in range(11)))
….

9 Окт 2021 в 13:51

Как соскрести информацию о продукте со страницы

Я пытаюсь очистить technical detail table из информации о продукте, но они предоставят мне пустой список, ссылка на страницу, на которой я пытаюсь очистить таблицу, https://www.amazon.com/Hammermill-Letter-Bright-Sheets-113640C/dp/B072FVQNWM/ref=sr_1_6?dchild=1&76qid=16off -products & sr = 1-6
imp….

9 Окт 2021 в 13:04

Повторите список в Python С Помощью Модуля Numpy

Третий способ перебора списка в Python – это использование модуля Numpy. Для достижения нашей цели с помощью этого метода нам нужны два метода numpy, которые упоминаются ниже:

1. numpy.nditer()
2. numpy.arange()

Iterator object nditer предоставляет множество гибких способов итерации по всему списку с помощью модуля numpy. Функция href=”http://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nditer.html”>nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации. href=”http://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nditer.html”>nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации.

Нам также нужна другая функция для перебора списка в Python с помощью numpy, которая является numpy.arrange().numpy.arange возвращает равномерно распределенные значения в пределах заданного интервала. Значения генерируются в пределах полуоткрытого интервала [start, stop) (другими словами, интервала, включающего start, но исключающего stop).

Синтаксис:

Синтаксис numpy.nditer()

Синтаксис numpy.arrange()

• start: Параметр start используется для предоставления начального значения массива.
• stop: Этот параметр используется для предоставления конечного значения массива.
• шаг: Он обеспечивает разницу между каждым целым числом массива и генерируемой последовательностью.

Объяснение

В приведенном выше примере 1 программа np.arange(10) создает последовательность целых чисел от 0 до 9 и сохраняет ее в переменной x. После этого мы должны запустить цикл for, и, используя этот цикл for и np.nditer(x), мы будем перебирать каждый элемент списка один за другим.

Пример 2:

В этом примере мы будем итерировать 2d-массив с помощью модуля numpy. Для достижения нашей цели нам здесь нужны три функции.

1. numpy.arange()
2. numpy.reshape()
3. numpy.nditer()

import numpy as np
.arange(16) .reshape(4, 4) 
for x in np.nditer(a): 
	print(x)

Объяснение:

Большая часть этого примера похожа на наш первый пример, за исключением того, что мы добавили дополнительную функцию numpy.reshape(). Функция numpy.reshape() обычно используется для придания формы нашему массиву или списку. В основном на непрофессиональном языке он преобразует размеры массива-как в этом примере мы использовали функцию reshape(), чтобы сделать массив numpy 2D-массивом.

Работа над списком

Зачастую списки формируются в непредсказуемом порядке, не всегда можно контролировать, как пользователи предоставляют свои данные. Часто требуется представлять информацию в определенном порядке. Иногда нужно сохранить первоначальный порядок в списке, а в других случаях нужно изменить его. Python предоставляет несколько различных способов организации ваших списков, в зависимости от ситуации.

Постоянная сортировка списка с помощью метода sort ()

Метод sort () позволяет относительно легко сортировать список. Представьте, что у нас есть список автомобилей, и мы хотим представить его в алфавитном порядке. Чтобы упростить задачу, давайте предположим, что все значения в списке строчные.

cars = 'bmw', 'audi', 'toyota', 'subaru'
cars.sort()
print(cars)

Метод sort (), показанный в примере, хранит перечень автомобилей в алфавитном порядке, и далее нельзя его переделать к первоначальному состоянию:

Вы также можете отсортировать этот список в обратном алфавитном порядке, передав аргумент reverse = True методу sort (). Следующий пример сортирует список автомобилей в обратном алфавитном порядке:

cars = 'bmw', 'audi', 'toyota', 'subaru'
cars.sort(reverse=True)
print(cars)

И получаем вот такой соответствующий вывод данных:

Временная сортировка списка с помощью функции sorted ()

Чтобы сохранить первоначальный порядок списка, но представить его в отсортированном порядке, вы можете использовать функцию sorted (). Функция sorted () позволяет вам отображать ваш список в определенном порядке, но не влияет на фактический порядок списка. Давайте попробуем эту функцию в списке автомобилей:

cars = 'bmw', 'audi', 'toyota', 'subaru'
print("Here is the original list:")
print(cars)

print("\nHere is the sorted list:")
print(sorted(cars))

print("\nHere is the original list again:")
print(cars)

Сначала мы печатаем список в исходном порядке, а затем в алфавитном порядке. После отображения списка в новом порядке, мы показываем, что список все еще сохраняется в своем первоначальном порядке.

Here is the original list:


Here is the sorted list:


Here is the original list again:

Обратите внимание, что список все еще существует в своем первоначальном порядке после использования функции sorted (). Функция sorted () также может принимать аргумент reverse = True, если вы хотите отобразить список в обратном алфавитном порядке.. Примечание: Сортировка списка по алфавиту немного сложнее, когда все значения не в нижнем регистре

Есть несколько способов интерпретировать заглавные буквы, когда вы выбираете порядок сортировки, и указание точного порядка может быть более сложным, чем мы хотим сделать в данный момент. Однако большинство подходов к сортировке будут основываться непосредственно на том, что вы узнали в этом разделе.

Примечание: Сортировка списка по алфавиту немного сложнее, когда все значения не в нижнем регистре. Есть несколько способов интерпретировать заглавные буквы, когда вы выбираете порядок сортировки, и указание точного порядка может быть более сложным, чем мы хотим сделать в данный момент. Однако большинство подходов к сортировке будут основываться непосредственно на том, что вы узнали в этом разделе.

Вывод списка в обратном порядке

Чтобы изменить исходный порядок списка, вы можете использовать метод reverse (). Если бы мы изначально хранили список автомобилей в хронологическом порядке в соответствии с тем, когда мы его составляли, мы можем легко перестроить список в обратном хронологическом порядке:

cars = 'bmw', 'audi', 'toyota', 'subaru'
print(cars)
cars.reverse()
print(cars)

Обратите внимание, что reverse () не сортирует в обратном порядке по алфавиту; он просто меняет порядок списка:

Метод reverse () постоянно меняет порядок списка, но вы можете в любое время вернуться к исходному порядку, применив reverse () к тому же списку во второй раз.

Определение длины списка

Вы можете быстро определить количество элементов в списке с помощью функции len (). Список в нашем примере состоит из четырех элементов:

cars = 'bmw', 'audi', 'toyota', 'subaru'
print(len(names))

Соотвественно получаем вывод:

4

Вы дальнейшем Вы поймёте как функция len () полезна, например в нашей воображаемой игре нужно определить количество инопланетян, которые все еще необходимо сбить, или определить количество данных, которыми вы должны управлять в визуализации, или выяснить количество зарегистрированных пользователи на сайте и так далее.

Операторы контроля цикла

Мы можем изменить нормальную последовательность выполнения цикла while, используя оператор управления циклом. Когда выполнение цикла while завершается, все автоматические объекты, определенные в этой области видимости, уничтожаются. Python предлагает следующие операторы управления для использования в цикле while.

1. Оператор Continue – при обнаружении оператора continue управление передается в начало цикла. Давайте разберемся в следующем примере.

# prints all letters except 'a' and 't' 
i = 0
str1 = 'javatpoint'

while i < len(str1): 
 if str1 == 'a' or str1 == 't': 
 i += 1
 continue
 print('Current Letter :', a) 
 i += 1

Выход:

Current Letter : j
Current Letter : v
Current Letter : p
Current Letter : o
Current Letter : i
Current Letter : n

2. Оператор break – когда встречается оператор break, он выводит управление из цикла.

Пример:

# The control transfer is transfered
# when break statement soon it sees t
i = 0
str1 = 'javatpoint'

while i < len(str1): 
 if str1 == 't': 
 i += 1
 break
 print('Current Letter :', str1) 
 i += 1

Выход:

Current Letter : j
Current Letter : a
Current Letter : v
Current Letter : a

3. Оператор pass – используется для объявления пустого цикла. Он также используется для определения пустого класса, функции и оператора управления. Давайте разберемся в следующем примере.

# An empty loop 
str1 = 'javatpoint'
i = 0

while i < len(str1): 
 i += 1
 pass
print('Value of i :', i)

Выход:

Value of i : 10

i=1
#The while loop will iterate until condition becomes false.
While(i<=10):  
    print(i) 
    i=i+1 

Выход:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

Пример -2: Программа для печати таблицы заданных чисел

i=1  
number=0  
b=9  
number = int(input("Enter the number:"))  
while i<=10:  
    print("%d X %d = %d \n"%(number,i,number*i))  
    i = i+1  

Выход:

Enter the number:10
10 X 1 = 10 

10 X 2 = 20 

10 X 3 = 30 

10 X 4 = 40 

10 X 5 = 50 

10 X 6 = 60 

10 X 7 = 70 

10 X 8 = 80 

10 X 9 = 90 

10 X 10 = 100 

Цикл while со списками в Python

Для изменения списков в процессе обработки удобно использовать цикл while. К примеру, у нас есть целый список пользователей, который может состоять из тысяч пользователей и нам нужно будут удалить всех пользователей с определенным именем. Нам уже известно, что метод для списков удаляет лишь первое вхождение заданного значения в список, но нам нужно удалить их все. В этом случае мы можем запустить цикл while:

>>> login =
>>> ‘qwerty’ in login:
…     login.(‘qwerty’)
…
>>> print(login)

В результате при запуске цикла while проверяется условия нахождения ‘qwerty’ в списке login. Затем после первого удаления из списка, цикл запускается снова и Python проверяет наличие ‘qwerty’ в списке заново и так до тех, пор пока будет выполняться условие цикла while.

Выражение Break

В Python выражение дает вам возможность выйти из цикла при активации внешнего условия. Выражение помещается в блок кода внутри выражения loop, обычно после условного выражения .

Рассмотрим пример использования выражения в цикле :

В этой небольшой программе переменная инициализируется как 0. Затем выражение строит цикл, пока значение переменной составляет меньше 10.

В цикле имеется выражение , которое задает условие, что если значение переменной равно целому числу 5, то цикл прекращается.

В цикле также содержится выражение , которое выполняется с каждой итерацией цикла , пока цикл не прекращается, поскольку оно располагается после выражения .

Чтобы узнавать о выходе из цикла, мы добавили завершающее выражение вне цикла .

При выполнении этого кода результат будет выглядеть следующим образом:

Это показывает, что когда переменная оценивается как эквивалентная целому числу 5, цикл прекращается, поскольку программа получает соответствующее указание через выражение .

Выражение заставляет программу выйти из цикла.

Бесконечный цикл while

Если условие, заданное в цикле while, никогда не становится ложным, цикл while никогда не завершается и превращается в бесконечный цикл while.

Любое ненулевое значение в цикле while указывает на условие “всегда истинное”, тогда как ноль указывает на условие “всегда ложное”. Такой подход полезен, если мы хотим, чтобы наша программа непрерывно работала в цикле без каких-либо помех.

Пример 1:

while(1):  
    print("Hi! we are inside the infinite while loop")

Выход:

Hi! we are inside the infinite while loop
Hi! we are inside the infinite while loop

Пример 2:

var = 1  
while(var != 2):  
    i = int(input("Enter the number:"))  
    print("Entered value is %d"%(i))  

Выход:

Enter the number:10
Entered value is 10
Enter the number:10
Entered value is 10
Enter the number:10
Entered value is 10
Infinite time

Примеры

1. Возводим в квадрат все числа от 1 до 9. Применяем функцию range.

Python

Результат:

Python

2. Все цифры которые делятся на 5 без остатка, в диапазоне от 0 до 100.

Python

Результат:

Python

3. Все цифры которые делятся на 3 и 6 без остатка, в диапазоне от 0 до 50.

Python

Результат:

Python

4. Первая буква из каждого слова предложения.

Python

phrase = «Тестовое сообщение из мира Python для сообщества.»
print( for w in phrase.split()])

Результат:

Python

5. Заменяем букву в каждом слове на .

Python

phrase = «АБАЖУР, АБАЗИНСКИЙ, АБАЗИНЫ, АББАТ, АББАТИСА, АББАТСТВО»
print(».join())

Результат:

Python

#Б#ЖУР, #Б#ЗИНСКИЙ, #Б#ЗИНЫ, #ББ#Т, #ББ#ТИС#, #ББ#ТСТВО

Итоги

Надеюсь это руководство помогло вам понять простой способ экономии кода , который вам нужно написать для получения конкретной готовой работы с вашими списками.

Старайтесь сохранять ваши списковые включения короткими, а условия if – простыми. Несложно разглядеть решение многих ваших проблем в списковых включениях и превратить их в огромный беспорядок.

Если это только распалило ваш аппетит, посмотрим, сможете ли вы разобраться со словарными включениями самостоятельно. Они используют конструкторы dict, {:} , но они довольно похожи. Вы также можете проработать установочные включения. Также ознакомьтесь с функциональным программированием в Python, если считаете себя готовым.

while true или бесконечный цикл

В большинстве случаев, бесконечные циклы появляются из-за логических ошибок программиста (например, когда условие цикла при любых вариантах равно ). Поэтому следует внимательно следить за условием, при котором цикл будет завершаться.

Однако вы некоторых случая бесконечный цикл делают намерено:

1. Если нужно производить какие-то действия с интервалом, и выходить из цикла лишь в том случае, когда внутри тела «зашито» условие выхода.
   Пример: функция, которая возвращает базы данных. Если связь с базой данных отсутствует, соединение будет пытаться (в цикле) установиться до тех пор, пока не установится.
2. Если вы пишете полноценный демон, который продолжительное время висит как процесс в системе и периодически производит какие-то действия. В таком случае остановкой цикла будет прерывание работы программы. Пример: скрипт, который раз в 10 минут «пингует» IP адреса и пишет в лог отчет о доступности этих адресов.

Совет: в бесконечных циклах рекомендуется ставить таймаут выполнения после каждой итерации, иначе вы очень сильно нагрузите

Код был прерван комбинацией клавиш + . Иначе цикл продолжался бы бесконечно.

Вопрос 10. Как объединить два списка в список кортежей?

Сложность: (> ⌒ <)

Для объединения двух списков в список кортежей можно использовать функцию zip, причём не только для двух, но и для трёх и более списков. Это полезно для формирования, например, матриц из векторов.

В первых двух строчках мы создали два списка, которые надо объединить. В третьей с помощью конструкции, похожей на двойной генератор, создали список, состоящий из кортежей вида (k, v), где k и v берутся из двух наших списков с помощью функции zip(). К слову, она не зря носит такое название: в переводе zip означает «застёжка-молния», и эта функция как бы сшивает два списка в один.

Цикл for в Python

Циклы являются неотъемлемой частью в любом языке программирования. Для чего нужны циклы? Представьте себе задачу в которой вам необходимо перебрать элементы в списке, определить какое то соответствие и вывести результат. Здача является простой, если у вас немного элементов, а что если у вас тысячу разных элементов? В данном случае, мы с вами можем организовать цикл, в котором будем перебирать элементы, проводить с каждым элементом нужные нам операции, и выводить результат, вся муторная работа будет выполнена за вас вашим скриптом. И так долой теорию, разберем принцип работы цикла на практике.

Представим себе, что у нас есть список, с именами животных.

animals =  
for animal in animals:
    print("Привет " + animal)

Результат:
Привет Кошка 
Привет Собака 
Привет Лошадь 
Привет Черепаха

Как видите у нас получилось в несколько строк реализовать перебор всех элементов внутри списка на автомате.  То есть, вся логика в цикле for заключается в том, что мы перебираем значения внутри списка, словаря, кортежа или множества, проводим нужную операцию, и выводим результат.  Для более четкого понимания, просмотрите анимацию, в которой довольно доступно, и просто показаны разные варианты цикла

Важно запомнить! После запуска цикла, не забывайте про отступы

# Цикл for и range()

Итак, зачем нам понадобилась функций в теме про цикл for? Дело в том, что вместе они образуют неплохой тандем. For как цикл перебора элементов, в отличие от while, позволяет не следить за тем, достигнут ли конец структуры. Не надо вводить счетчик для этого, изменять его и проверять условие в заголовке. С другой стороны, дает последовательность целых чисел, которые можно использовать как индексы для элементов того же списка:

1

Здесь с помощью функции измеряется длина списка. В данном случае она равна четырем. После этого число 4 передается в функцию , и она генерирует последовательность чисел от 0 до 3 включительно. Это как раз индексы элементов нашего списка.

Теперь «соединим» и :

1234

В заголовке цикла for берутся элементы вовсе не списка, а объекта range. Список, элементы которого планируется перезаписывать, тут по-сути не фигурирует. Если заранее знать длину списка, то заголовок может выглядеть так: . То, как используется в теле цикла, вопрос второй. Примечание. Вместо идентификатора может быть любой другой.

Оператор цикла for

Следующий и,
наверное, самый часто используемый оператор цикла – это оператор for, который имеет
такой синтаксис:

for <переменная> in <список> :
      операторы 1…N

Например,

for x in 1,5,2,4:
    print(x**2)

выведет в
консоль квадраты соответствующих чисел. Но что, если мы хотим перебрать
значения по порядку в соответствии с правилом:

начальное
значение, шаг, конечное значение

Для этого
используется генератор последовательностей

range(start, stop, step)

Например, если
мы запишем его вот так:

for x in range(1,5,1):
    print(x)

то в консоли
увидим числа от 1 до 4 с шагом 1. То есть, range генерирует
последовательность в интервале

[1;5)

Последнее
значение не входит в интервал. Если в нашем примере поставить шаг отрицательный
-1, то конечное значение 5 не может быть достигнуто и в этом случае Python возвратит пустую
последовательность:

for x in range(1,5,-1):
    print(x)

Если нам нужны
числа от 5 до 1, то следует записывать range в таком виде:

for x in range(5,,-1):
    print(x)

Причем, в range можно записывать
только целые числа, с вещественными он не работает.

Давайте
перепишем нашу программу подсчета суммы

с помощью цикла for, получим:

S=
for i in range(1, 1001, 1):
    S += 1/i
print(S)

Здесь весь цикл
записан буквально в одну строчку, а тело цикла состоит из одного оператора –
подсчета суммы ряда.

Вторым примером
рассмотрим задачу вычисления значений линейной функции

Программа будет
выглядеть так:

k = 0.5; b = 2
lst = , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5
for x in lst:
    print(x*k+b)

Этот пример
показывает, что для перебора значений счетчика x можно
использовать списки, сформированные ранее в программе. (О списках мы подробнее
будем говорить на последующих занятиях). Здесь же приведем еще один пример:

msg = "Hello World!"
for x in msg:
    print(x)

Он показывает,
что строку можно воспринимать как список и перебирать с помощью цикла for.

Также в цикле for можно
использовать блок else, о котором мы говорили ранее:

for <переменная> in <список> :
      операторы 1…N
else:
      операторы 1…N

Вычисление n-го члена последовательности Фибоначчи с помощью цикла for

Напишем базовую программу, используя цикл . Логика последовательности проста, мы уже обсудили ее выше.

Временная сложность решения с помощью цикла — O(n), а пространственная сложность – O(1) или константа. Правда, на самом деле все несколько сложнее.

«Если ваше число меньше, чем 94, и вы используете 64-битное число, тогда алгоритм ведет себя, как имеющий линейную сложность. Но для N > 94 он начинает вести себя, как алгоритм с квадратичной сложностью», — из ответа Майкла Векслера на сайте Quora.

def fib_for(n):
    n1 = 0
    n2 = 1
    if n <= 0:
        return 'Введите число больше 0'
    elif n == 1:
        return n1
    elif n == 2:
        return n2
    else:
        for i in range(2, n):
            n1, n2 = n2, n1 + n2
        return n2

Запустим этот код с помощью модуля Python . Это позволит замерить время выполнения, избежав ряда распространенных ловушек.

Для того, чтобы высчитать 10-е число Фибоначчи, потребовалось по 675 наносекунд на каждую итерацию цикла.

Выражение Continue

Выражение дает возможность пропустить часть цикла, где активируется внешнее условие, но при этом выполнить остальную часть цикла. При этом прерывается текущая итерация цикла, но программа возвращается к началу цикла.

Выражение размещается в блоке кода под выражением цикла, обычно после условного выражения .

Мы используем ту же программу с циклом , что и в разделе выше, но при этом используем выражение вместо выражения :

Отличие выражения от выражения заключается в том, что код продолжит выполняться несмотря на прерывание, если значение переменной будет оценено как равное 5. Давайте посмотрим на результаты:

В этом выводе условие никогда не выполняется, но цикл продолжается после этого, чтобы выводить линии для чисел 6–10 до выхода из цикла.

Вы можете использовать выражение , чтобы избежать использования глубоко вложенного условного кода или чтобы оптимизировать цикл, устранив часто встречающиеся случаи, которые вы хотите отклонять.

Выражение заставляет программу пропустить определенную часть цикла, а затем продолжить выполнение оставшейся части цикла.

Выводы

В данной статье было произведено сравнение скорости работы циклов Python при поэлементном сложении списков или массивов. Результаты показывают, что представления списков работают быстрее обычных циклов , которые в свою очередь работают быстрее циклов . Простые циклы работают чуть-чуть быстрее вложенных (при одинаковом количестве элементов) во всех трех случаях.

Библиотека NumPy дает нам функции и операторы, которые существенно повышают скорость работы и сильно уменьшают количество кода в программе. Это особенно полезно при работе с одномерными и многомерными массивами.

Пожалуйста, имейте ввиду, что все результаты и закономерности, полученные в данной статье, не могут быть распространены на все случаи жизни. Эти примеры даны просто для иллюстрации. Правильный путь для улучшения эффективности программы — находить в ней узкие места и проводить свои собственные тесты.

От: admin

Эта тема закрыта для публикации ответов.