python向量化与for循环耗时对比分析
作者:Nani_xiao 时间:2023-12-21 14:14:59
向量化与for循环耗时对比
深度学习中,可采用向量化替代for循环,优化耗时问题
对比例程如下,参考Andrew NG的课程笔记
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")
处理百万数据,耗时相差400多倍。
效果图:
向量化数据的相比于for循环的优势
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”)
结果
250487.97870397285
vectorized version:0.002000093460083008s
250487.9787039739
Nonvectorized version:0.957054615020752s
可以看出向量化后执行时间比使用for循环快478倍
来源:https://blog.csdn.net/xiao_lxl/article/details/78134537
标签:python,向量化,for循环,耗时
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