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数据保存及读取
速度比对测试 数据保存及读取
代码示例#xff1a;
# 导入必要的库
import numpy as np
# 生成测试数据
arr_disk np.arange(8)
# 打印生成能的数据
print(arr_disk)
# numpy保存数据到本地
np.save(arr_disk, arr_disk)
# 加载本地数据…目录
数据保存及读取
速度比对测试 数据保存及读取
代码示例
# 导入必要的库
import numpy as np
# 生成测试数据
arr_disk np.arange(8)
# 打印生成能的数据
print(arr_disk)
# numpy保存数据到本地
np.save(arr_disk, arr_disk)
# 加载本地数据
arr_disk_name np.load(arr_disk.npy)
# 输出加载后的数据
print(加载后的数组是,arr_disk_name)
保存到本地效果 速度比对测试 这里代码主要展示一下对于同样的数据numpy的计算速度要比python自带的列表的速度快很多通过这个测试告诉我们大于大数据计算的时候尽可能的多用数组计算。
import numpy as np
import time
my_arr np.arange(1000000)
my_list list(range(1000000))
t1time.time()
for _ in range(10): my_arr2 my_arr * 2
t2 time.time()
print(数组计算所需要的时间,t2-t1)
t3 time.time()
for _ in range(10): my_list2 [x * 2 for x in my_list]
t4 time.time()
print(列表计算所需要的时间:,t4-t3)
print(数组的计算速度是列表的,(t4-t3)/(t2-t1),倍)
运行结果
