numpy数组及处理：效率对比
2021-06-17 01:06
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标签：date ima sum 效率 .com [] soscw art 导入 #用运行函数前后的timedelta表示。 numpy数组及处理：效率对比 标签：date ima sum 效率 .com [] soscw art 导入 原文地址：https://www.cnblogs.com/SJMHJ/p/9722974.html#用列表+循环实现，并包装成函数
def pySum(n): #输出列表
h = list(range(n))
j = list(range(0,10*n,10))
k = []
for i in range(len(h)): #用for 进行循环
k.append(h[i]**2+j[i]**3)
return(k)
print(pySum(20)) #输出结果
#用numpy实现，并包装成函数
import numpy #导入数组
a = numpy.arange(5)
b = numpy.arange(95,100,5)
c = a+b #数组相加
print(a,b,c) #输出
from datetime import datetime,timedelta
q = datetime.today()
pySum(200000)
delta = datetime.now() - q
print(delta)
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