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
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
👍23🔥7
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
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
👍20🔥1
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
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
👍7
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
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
2👍10