例如，对于二维数组，C代码(如前所述)会扩展为这样： NumPy为我们提供了两全其美的解决方案：当涉及到ndarray时，逐个元素的操作是“默认模式”，但逐个元素的操作由预编译的C代码快速执行。...最后一个例子说明了NumPy的两个特征，它们是NumPy的大部分功能的基础：矢量化和广播。...矢量化代码有许多优点，其中包括： 矢量化代码更简洁，更易于阅读 更少的代码行通常意味着更少的错误 代码更接近于标准的数学符号（更通俗易懂、更容易、正确的编码常规数学结构） 矢量化导致更多“Pythonic...如果没有矢量化，我们的代码就会被低效且难以阅读的循环所困扰。...这是一个整数的元组，表示每个维度中数组的大小。对于有n行和m列的矩阵，shape将是(n,m)。因此，shape元组的长度就是rank或维度的个数 ndim。
另外，还使用df.iloc [i]['date_time']执行所谓的链式索引，这通常会导致意外的结果。 这种方法的最大问题是计算的时间成本。对于8760行数据，此循环花费了3秒钟。...如果你不基于一些条件，而是可以在一行代码中将所有电力消耗数据应用于该价格：df ['energy_kwh'] * 28，类似这种。...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。...然后把这些布尔数组传递给DataFrame的.loc，将获得一个与这些小时匹配的DataFrame切片。然后再将切片乘以适当的费率，这就是一种快速的矢量化操作了。...五、使用Numpy继续加速 使用pandas时不应忘记的一点是Pandas的Series和DataFrames是在NumPy库之上设计的。并且，pandas可以与NumPy阵列和操作无缝衔接。
Numpy 是什么 简单来说，Numpy 是 Python 的一个科学计算包，包含了多维数组以及多维数组的操作。 Numpy 的核心是 ndarray 对象，这个对象封装了同质数据类型的n维数组。...数组的元素如果也是数组（可以是 Python 的原生 array，也可以是 ndarray）的情况下，则构成了多维数组。 NumPy 数组便于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。...通常，这样的操作比使用Python的内置序列可能更有效和更少的代码执行。 越来越多的科学和数学的基于Python的包使用NumPy数组，所以需要学会 Numpy 的使用。...Numpy 的矢量化（向量化）功能 如果想要将一个2-D数组 a 的每个元素与长度相同的另外一个数组 b 中相应位置的元素相乘，使用 Python 原生的数组实现如下： for (i = 0; i <...： c = a * b 矢量化代码有很多优点，其中包括： 矢量化代码更简洁易读 更少的代码行通常意味着更少的错误 该代码更接近地类似于标准数学符号（使得更容易，通常，以正确地编码数学构造） 矢量化导致更多的
所谓生成器其实是一种特殊的迭代器，内部支持了迭代器协议。Python中提供生成器函数和生成器表达式两种方式实现生成器，每次请求返回一个结果，不需要一次性构建一个结果列表，节省了内存空间。...此处我们主要处理一维数组之间的计算，那么矢量化方式可使用Pandas series 的矢量化方式和Numpy arrays的矢量化方式两种。...Numpy arrays的矢量化方式实现代码如下： #Numpy arrays的矢量化方式 df_stockload['signal'] = np.sign(df_stockload['Close']....NumPy arrays的矢量化运行速度最快，其次是Pandas series矢量化。...由于矢量化是同时作用于整个序列的，可以节省更多的时间，相比使用标量操作更好，NumPy使用预编译的C代码在底层进行优化，同时也避免了Pandas series操作过程中的很多开销，例如索引、数据类型等等
这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。 什么是矢量化？ 矢量化是在数据集上实现 (NumPy) 数组操作的技术。...在后台，它将操作一次性应用于数组或系列的所有元素（不同于一次操作一行的“for”循环）。 接下来我们使用一些用例来演示什么是矢量化。...数学运算 在数据科学中，在使用 Pandas DataFrame 时，开发人员使用循环通过数学运算创建新的派生列。 在下面的示例中，我们可以看到对于此类用例，用矢量化替换循环是多么容易。...DataFrame 是行和列形式的表格数据。 我们创建一个具有 500 万行和 4 列的 pandas DataFrame，其中填充了 0 到 50 之间的随机值。...随着时间的推移开始实施它，您将习惯于按照代码的矢量化思路进行思考。
pandas是基于numpy库的数组结构上构建的，并且它的很多操作都是（通过numpy或者pandas自身由Cpython实现并编译成C的扩展模块）在C语言中实现的。...但实际上pandas和numpy都有一个 dtypes 的概念。...▍矢量化操作：使用.isin()选择数据 什么是矢量化操作？如果你不基于一些条件，而是可以在一行代码中将所有电力消耗数据应用于该价格(df ['energy_kwh'] * 28)，类似这种。...然后，当你将这些布尔数组传递给DataFrame的.loc索引器时，你将获得一个仅包含与这些小时匹配的行的DataFrame切片。在那之后，仅仅是将切片乘以适当的费率，这是一种快速的矢量化操作。...但是，最后一个选项是使用 NumPy 函数来操作每个DataFrame的底层NumPy数组，然后将结果集成回Pandas数据结构中。
%%timeit -r 7 -n 1 -o data['newcol'] = process(data.job, data.company) numpy数组矢量化 %%timeit -r 7 -...n 1 -o data['newcol'] = process(data.job.to_numpy(), data.company.to_numpy()) 显式在numpy数组上使用numpy向量化...原生的字符串加法C = a+b 从1000行扩展到100,000行所需的时间; 可视化对比： 所有矢量化方法都非常快，而且pandas标准的str.add对numpy数组也进行了矢量化。...能够看到Pandas的原生方法一般都是线性的。List-map似乎以N的平方根的速度增长 使用fstring: c = f " {a}{b} " 使用fstring，结果很有趣，有的结果无法解释。...2、矢量化操作在字符串操作中也是可以使用的，但是为了安全起见，使用Numpy数组。
图片Numpy遍历数组当处理大量数据时，Python中的NumPy（Numerical Python）库是一个非常强大和高效的工具。它提供了用于处理多维数组和执行数值计算的功能。...for row in arr: for elem in row: print(elem)-------------------输出结果如下：123456789遍历数组行和列如果我们需要分别遍历数组的行和列...)------------------------输出结果如下：[1 4 7][2 5 8][3 6 9]修改数组元素除了遍历数组，我们还可以修改NumPy数组的元素。...18]]矢量化操作NumPy还提供了许多矢量化操作，这些操作可以更高效地处理数组，而无需显式编写循环。...总结以上是使用Python和NumPy遍历和操作NumPy数组的一些基本方法。通过熟悉NumPy库提供的功能和函数，您可以更高效地处理和操作大型数据集。希望本文对您有所帮助！
利用Python进行数据分析(6) NumPy基础: 矢量计算 矢量化指的是用数组表达式代替循环来操作数组里的每个元素。...NumPy提供的通用函数(既ufunc函数)是一种对ndarray中的数据进行元素级别运算的函数。例如，square函数计算各元素的平方，rint函数将各元素四舍五入： ?...numpy.where函数 numpy.where函数是三元表达式 x if condition else y 的矢量化版本，例如： ?...np.where函数的第二个参数和第三个参数不是必要的，它们都可以是标量值，例如： ? 数学和统计方法 例如np.sum函数可以对数组里的元素求和： ?...对于二维数组，sum函数也是将所有元素求和，但是二维数组是有横轴和竖轴两个方向的，所以sum函数对于二维数组还可以按照方向进行求和： ?
Apply很好，因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易，你设置好一切，运行你的代码，然后… 等待…… 事实证明，处理大型数据集的每一行可能需要一段时间。...矢量化 对于这个用例，我们将把矢量化定义为使用Numpy来表示整个数组而不是它们的元素上的计算。...例如，假设有两个数组： array_1 = np.array([1,2,3,4,5]) array_2 = np.array([6,7,8,9,10]) 你希望创建一个新的数组，这是两个数组的总和，结果如下...相反，Numpy允许您直接对数组进行操作，这要快得多(特别是对于大型数组) result = array_1 + array_2 关键是尽可能使用向量化操作。...这意味着您可以很容易地通过利用它们来提高代码的速度。因为apply只是将一个函数应用到数据帧的每一行，所以并行化很简单。
numpy 对数组的操作效率 NumPy数组上的计算可能非常快，也可能非常慢。快速实现的关键是使用矢量化操作，通常通过NumPy的通用函数（ufuncs）实现。...每次计算倒数时，Python都会首先检查对象的类型，并动态查找要用于该类型的正确函数。如果我们使用的是已编译的代码（静态语言的优势），则在代码执行之前便会知道此类型规范，并且可以更有效地计算结果。...这可以通过简单地对数组执行操作来实现，然后将其应用于每个元素。这种矢量化方法旨在将循环推入NumPy底层的编译层，从而大大提高了执行速度。...中的矢量化操作是通过ufunc实现的，其主要目的是对NumPy数组中的值快速执行重复的操作。...，有专用的NumPy函数来计算结果（np.sum，np.prod，np.cumsum，np.cumprod），可在聚合中进行探讨：最小值，最大值和介于两者之间的所有值。
未受到重视的是，把有一定规模的代码模块，如条件循环，进行矢量化，也能带来一些好处。 正文 ? Python正在迅速成为数据科学家的编程实战语言。...TensorFlow使用NumPy数组作为基础构建模块，在这些模块的基础上，他们为深度学习任务（在长列表/向量/数字矩阵上大量使用线性代数运算）构建了张量对象（Tensor objects）和图形流（graphflow...速度的提升取决于您正在执行的操作。对于数据科学和现代机器学习的任务来说，这是一个非常宝贵的优势。 我最近一篇文章讲了使用Numpy向量化简单数据转换任务的优势，它引起了一些联想，并受到读者的欢迎。...关于代码简化等矢量化的效用，也有一些有趣的讨论。 现在，基于某些预定义条件的数学转换在数据科学任务中相当普遍。...事实证明，通过首先转换为函数然后使用numpy.vectorize方法，可以轻松地对条件循环的简单模块进行矢量化。在我之前的文章中，我展示了Numpy矢量化简单数学变换后一个数量级的速度提升。
似乎在使用 Pandas 时坚持这个“无循环”规则是加速计算的最佳方法。 函数式编程用递归代替循环。虽然递归也会出现各种问题（这个我们这里不考虑），但是对于科学计算来说使用矢量化是最好的选择！...矢量化是 Pandas 和 NumPy 的核心，它对整个数组而不是单个标量执行数学运算。Pandas 已经拥有一套广泛的矢量化函数，我们无需重新发明轮子，只要关注我们的重点如何计算就好了。...在 Pandas 中进行Python 的大部分算术运算符（+、-、*、/、**）都以矢量化方式工作。此外，在 Pandas 或 NumPy 中看到的任何其他数学函数都已经矢量化了。...让我们以矢量化的方式使用核心 NumPy 数组来做同样的事情： %time tps_october['f1001'] = big_function(tps_october['f0'].values,...，并转置结果，根据它们的大小为均值、标准差和中值列着色。
指向连续的地址，那么将代码矢量化是非法的，因为A的某些元素将在从数组B读取之前被写入。...循环向量器通过放置代码来处理这个循环，在运行时检查数组A和B是否指向不相连的内存位置。如果数组A和B重叠，则执行循环的标量版本。...通常，这会阻止矢量化，但矢量器可以检测到“sum”是一个缩减变量。变量“sum”变成一个整数向量，在循环结束时，数组的元素被加在一起以创建正确的结果。...展开循环的决定取决于寄存器压力和生成的代码大小。...最后一列显示了所有内核的几何平均值。 ? 和配置相同的Linpack pc。结果是Mflops，越高越好。 ? 可以看到Clang如果无循环矢量化，被GCC和ICC吊打，最好还是开启。
Python之NumPy实践之数组和矢量计算 1. NumPy（Numerical Python）是高性能科学技术和数据分析的基础包。 2. NumPy的ndarray:一种对位数组对象。...NumPy主要数据类型：浮点型、复数、整数、布尔值、字符串还有普通的Python对象。 7. 数组和标量之间的计算：数组可以代替循环对数据执行批量操作。...这通常称为矢量化（Vectorization）。 8. 不同大小的数组之间的运算叫做广播。 9....对于高维数组，transpose需要得到一个由轴编号组成的元组才能对这些轴进行转置。 13. 通用函数：快速的元素级数组函数。...用数组表达式代替循环的做法，通常被称为矢量化。 15. 将条件逻辑表述为数组运算：numpy.where函数是三元表达式x if condition else y 的矢量版本。 16.
(N-dimensional array)多维数组对象，用于存储同类型的元素，支持矢量化操作和广播运算。...数值计算、线性代数、统计分析等通用函数 Universal Functions (ufunc) 快速的元素级数组函数，对数组中的元素逐个进行操作，支持矢量化运算。...对于实数数组，返回数组本身。 imag 复数数组的虚部。对于实数数组，返回全零数组。...numpy.empty() 创建一个指定形状的空数组，数组元素的值是未初始化的。...numpy.arange() 根据指定的开始值、结束值和步长创建一个一维数组。 numpy.linspace()在指定的开始值和结束值之间创建一个一维数组，可以指定数组的长度。
ndarray (N-dimensional array) 多维数组对象，用于存储同类型的元素，支持矢量化操作和广播运算。...数值计算、线性代数、统计分析等 通用函数 Universal Functions (ufunc) 快速的元素级数组函数，对数组中的元素逐个进行操作，支持矢量化运算。...nbytes 数组中所有元素的总字节数，等于itemsize * size。 real 复数数组的实部。对于实数数组，返回数组本身。 imag 复数数组的虚部。对于实数数组，返回全零数组。...numpy.zeros() 创建一个指定形状的全零数组。 numpy.ones() 创建一个指定形状的全1数组。 numpy.empty() 创建一个指定形状的空数组，数组元素的值是未初始化的。...numpy.arange() 根据指定的开始值、结束值和步长创建一个一维数组。 numpy.linspace() 在指定的开始值和结束值之间创建一个一维数组，可以指定数组的长度。
Numpy提供的两个最重要的特性是： Ndarray：一个快速空间高效的多维数组，提供了矢量化计算操作和复杂的广播能力（https://towardsdatascience.com/two-cool-features-of-python-numpy-mutating-by-slicing-and-broadcasting...-3b0b86e8b4c7） 标准的数学函数，可以在不写循环的情况下，对整个数据数组进行快速操作。...甚至可以使用Numpy api编写裸机骨C例程。Numpy阵列是均匀类型的密集阵列。相反，Python列表是指向对象的指针数组，即使它们是相同的对象类型。...Numpy速度的提升取决于你所执行的操作。对于数据科学和现代机器学习来说，这是一个非常宝贵的优势，因为通常数据集的大小会达到数百万甚至数十亿。并且您不希望使用For循环和它的相关的算法进行更新。...为了演示我选择了100万条数据 在列表中创建一个ndarray对象，也就是矢量化 编写简短的代码块来更新列表，并在列表上使用数学运算，比如以10为底的对数。
向量化操作示例 1、基本算术运算 一个具有两列的DataFrame， ' a '和' B '，我们希望以元素方式添加这两列，并将结果存储在新列' C '中。...向量化提高代码的速度 向量化是一种强大的编程技术，可以加快代码的执行速度。这种方法利用底层优化的硬件指令和库，使计算更快、更高效。让我们以Python和NumPy为例，探索向量化如何加快代码的速度。...: 17.91837 seconds 可以看到NumPy向量化方法对于大数据集的速度要快得多，因为它的矢量化操作是经过优化的。...向量化加速代码的原理 向量化为加快代码速度提供了几个优势: 减少循环开销:在传统循环中，存在与管理循环索引和检查循环条件相关的开销。通过向量化，可以消除这些开销，因为这些操作应用于整个数组。...总结 Pandas和NumPy等库中的向量化是一种强大的技术，可以提高Python中数据操作任务的效率。可以以高度优化的方式对整个列或数据集合执行操作，从而生成更快、更简洁的代码。
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