Как ускорить код с NumPy? Часть 2

Выбор правильного типа данных может существенно снизить объём используемой памяти и ускорить вычисления. При обработке больших массивов разница может быть огромной. Например, если массив занимает 1 ГБ с float64, он будет занимать всего 500 МБ с float32.

#практика #numpy

Как ускорить код с NumPy? Часть 3

Если ты планируешь постепенно добавлять данные в массив, лучше заранее выделить память. Это ускоряет операции и снижает фрагментацию памяти.

Обрати внимание на пример. Второй способ работает быстрее, так как память выделяется сразу, а не по мере добавления элементов.

#практика #numpy

NumPy: Линейная алгебра

Если ты работаешь с матрицами, NumPy предоставляет встроенные функции. В данном примере продемонстрированы транспонирование, обратная матрица, определитель и умножение матриц.

#практика #numpy

Ускорение компиляции с помощью numba

Если определённая часть твоего кода всё ещё работает медленно, попробуй библиотеку numba, чтобы компилировать код. numba ускоряет выполнение в 10-20 раз, так как компилирует код в машинные инструкции.

#практика #numpy

NumPy: concatenate

Функция numpy.concatenate() используется для объединения массивов вдоль существующих осей. Это позволяет объединять несколько массивов NumPy в один массив. Мы передаем последовательность массивов, которые хотим объединить, в функцию concatenate() вместе с осью. Если ось не передана явно, она принимается за 0.

#практика #numpy

NumPy: Основы работы с массивами

В данном видео автор рассматривает основы работы с массивами в NumPy. Ты узнаешь, как создавать массивы, заполнять их данными, изменять их размер, форму и многое другое.

👀Смотреть видео

#видео #numpy

NumPy: Практические навыки работы с массивами

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про работу с NumPy. В этот раз ты приобретешь практические навыки работы с массивами, такие как суммирование и умножение.

👀Смотреть видео

#видео #numpy