TGViewer
Простой Python | Программирование Простой Python | Программирование @python_piton_javascript · 126K subscribers
Post #3218 12.5K
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).

#практика #numpy
  • 🔥 31
  • 👍 13
More from @python_piton_javascript
  1. Oct 5, 2026Объяснение: __exit__ возвращает True только для ValueError, и тогда исключение гасится. ru…
  2. Oct 5, 2026Post #4170
  3. Oct 4, 2026#юмор
  4. Oct 3, 2026Развертываем JupyterLab на GPU-сервере Делимся большим и подробным гайдом по развертке Jup…
  5. Oct 2, 2026#юмор
  6. Oct 1, 2026Управляем мышкой с помощью Python mouse — это сторонняя Python-библиотека для программного…
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 →