python向量化與for循環(huán)耗時對比分析
更新時間：2022年05月19日 14:06:37 作者：Nani_xiao
這篇文章主要介紹了python向量化與for循環(huán)耗時對比分析，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
向量化與for循環(huán)耗時對比
深度學(xué)習(xí)中，可采用向量化替代for循環(huán)，優(yōu)化耗時問題
對比例程如下，參考Andrew NG的課程筆記
import time
import numpy as np
a = np.random.rand(1000000)
b = np.random.rand(1000000)
tic = time.time()
c = np.dot(a,b)
toc = time.time()
print(c)
print("Vectorized version: " , str(1000*(toc-tic)) + "ms")
c = 0
tic1 = time.time()
for i in range(1000000):
c += a[i]*b[i]
toc1 = time.time()
print(c)
print("For loop version: " , str(1000*(toc1-tic1)) + "ms")處理百萬數(shù)據(jù)，耗時相差400多倍。
效果圖：
向量化數(shù)據(jù)的相比于for循環(huán)的優(yōu)勢
例子
import numpy as np import time a = np.random.rand(1000000) b = np.random.rand(1000000) tic = time.time() c = np.dot(a,b) toc = time.time() print? print(“vectorized version:” + str((toc-tic))+“s”) c1 = 0 tic = time.time() for i in range(1000000): c1 += a[i]*b[i] toc = time.time() print(c1) print(“Nonvectorized version:” + str(toc-tic)+“s”)
結(jié)果
250487.97870397285
vectorized version:0.002000093460083008s
250487.9787039739
Nonvectorized version:0.957054615020752s
可以看出向量化后執(zhí)行時間比使用for循環(huán)快478倍
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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