python向量化與迴圈耗時對比及其原理

python向量化與迴圈耗時對比及其原理，向量化計算速度是迴圈的約為300倍。

import time

import numpy as np
a = np.random.rand(1000000)
b = np.random.rand(1000000)
tic = time.time()
c = np.dot(a,b)
toc = time.time()
print(c)
print("the result of vectorized version : " , str(1000*(toc-tic)) + "ms")
c = 0
tic1 = time.time()
for i in range(1000000):
c += a[i]*b[i]
toc1 = time.time()
print(c)
print("the result of loop version: " , str(1000*(toc1-tic1)) + "ms")

向量化可以使一條指令並行地對多個運算元執行相同的操作（simd（單指令，多資料）操作）。例如，要將大小為n的向量乘以標量，讓我們呼叫m可以同時操作的運算元大小。如果是這樣，那麼它需要執行的指令數大約為n / m，如果採用迴圈方式，則必須執行n次操作。

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向量化與for迴圈耗時對比 python實現 深度學習中，可採用向量化替代for迴圈，優化耗時問題 對比例程如下，參考andrew ng的課程筆記 import time import numpy as np a np.random.rand 1000000 b np.random.rand 100...

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一 多維陣列 1 生成ndarray array函式 1 np.array import numpy as np data1 6,7.5,8,0,1 建立簡單的列表 print data1 arr1 np.array data1 將列表轉化為陣列 print arr1 2 ndarry的資料型別 1...