TGViewer
Just Python Just Python @justpython_it · 9.77K subscribers
Post #4225 582
Как ускорить код с NumPy?

Циклы в Python работают медленно, особенно при обработке больших массивов. NumPy позволяет выполнять арифметические операции и функции сразу над целым массивом.

Обрати внимание на пример. Без использования библиотеку циклу нужно 0.3 секунды для выполнения, а с помощью векторизации мы выполнили операцию за 0.005 секунд! Все дело в том, что NumPy выполняет вычисления на уровне C через оптимизированные библиотеки (например, BLAS или LAPACK).

#theory // Just Python
More from @justpython_it
  1. Oct 10, 2026Проверка необходимой версии Python Чтобы ваши пользователи не могли запустить скрипт в нес…
  2. Oct 9, 2026Сортировка словаря по значению Словари в Python сохраняют порядок добавления ключей (с вер…
  3. Oct 9, 2026Подсчет частоты элементов Для анализа данных часто нужно подсчитать, сколько раз каждый эл…
  4. Oct 8, 2026Создание словаря из двух списков Часто возникает задача создать словарь из двух отдельных…
  5. Oct 8, 2026Дизайнер, айтишник, продажник или маркетолог – а что, если часть вашей работы заберет Clau…
  6. Oct 8, 2026Инвертирование словаря Иногда нужно поменять местами ключи и значения. Метод invert_dict р…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →