嘗試一些方法的不同實(shí)現(xiàn)，比較一下時(shí)間，電腦比較渣，不過只是做個(gè)比較

雖然用python主要是方便，肯定是不快的，不過能快一點(diǎn)還是快一點(diǎn)好

?

numpy中大量使用同樣 shape 的全 0 array，可以使用 np.zero() 方法或者是先開一個(gè)之后 copy：

1 %%time 2 for i in range(5000000): 3 a = np.zeros((100,10)) 4 a = np.zeros((100,10)) 5 a = np.zeros((100,10)) Wall time: 17.1 s 1 %%time 2 b = np.zeros((100,10)) 3 for i in range(5000000): 4 a = b.copy() 5 a = b.copy() 6 a = b.copy() Wall time: 15.1 s

貌似先開一個(gè)，之后copy比較快，不過差異不明顯

?

range() 還是 np.arrange()，最近用 array 有點(diǎn)多，經(jīng)常啥都開 array

1 %%time 2 for p in range(50000): 3 a = np.arange(100000) Wall time: 3.72 s %%time for p in range(50000):a = range(100000) Wall time: 31 ms

差距還是非常明顯（不用想都知道2333），如果不需要用 array 方法的時(shí)候，還是 list 好了

?

訪問 list 等下標(biāo)，用 range(長(zhǎng)度)，不過先保存長(zhǎng)度成常量還是多次用 len 方法

1 %%time 2 a = np.arange(100000) 3 l = len(a) 4 for p in range(50000000): 5 range(l) Wall time: 23.3 s 1 %%time 2 a = np.arange(100000) 3 for p in range(50000000): 4 range(len(a)) Wall time: 27.9 s

就這樣看，應(yīng)該調(diào)用 len 方法還是有點(diǎn)慢的，雖然差異也不是非常大，len 應(yīng)該不是 O(n) 實(shí)現(xiàn)，可能是對(duì)象直接保存的一個(gè)屬性，不過訪問起來還是先存下來更快點(diǎn)

?

遍歷一個(gè) array ，同時(shí)使用標(biāo)號(hào)

我會(huì)遍歷下標(biāo)長(zhǎng)度的一個(gè) list 來遍歷它，用 zip 把標(biāo)號(hào)和 array 合并，或者 emunerate ，或者干脆維護(hù)一個(gè) id，循環(huán)中累加

1 %%time 2 for i in range(5000000): 3 a = np.arange(10,30) 4 l = len(a) 5 for id in range(l): 6 x = id+a[id] Wall time: 50 s 1 %%time 2 for i in range(5000000): 3 a = np.arange(10,30) 4 b = zip(range(len(a)),a) 5 for item1,item2 in b: 6 x = item1+item2 Wall time: 51.2 s 1 %%time 2 for i in range(5000000): 3 a = np.arange(10,30) 4 c = enumerate(a) 5 for item1,item2 in c: 6 x = item1+item2 Wall time: 52.3 s 1 %%time 2 for i in range(5000000): 3 a = np.arange(10,30) 4 d = zip(np.arange(len(a)),a) 5 for item1,item2 in d: 6 x = item1+item2 Wall time: 52.9 s 1 %%time 2 for i in range(5000000): 3 a = np.arange(10,30) 4 id = 0 5 for item in a: 6 x = id+item 7 id += 1 Wall time: 1min 1s

看上去只有維護(hù) id 累加最慢，其他都差別不太大，那只要條件允許大概還是按 C 的習(xí)慣開一個(gè)下標(biāo)的 list 來遍歷下標(biāo)好了

?

?

?

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/cenariusxz/p/8860508.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python 一些方法的时间测试的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。