使用向量化操作和矩阵运算
向量化操作是指使用内置函数或库函数,一次操作处理多个数据。使用向量化操作和矩阵运算可以大大减少迭代的次数,提高代码效率。
例如,对于一个列表中的数字进行平方操作,使用迭代方式可以这样实现:
lst = [1, 2, 3, 4]
squared = []
for num in lst:
squared.append(num**2)
使用向量化操作可以使用NumPy库,代码如下:
import numpy as np
lst = [1, 2, 3, 4]
squared = np.square(lst)
虽然两种方法都可以计算出平方数的列表,但是使用向量化操作的方法更加简洁、直观,并且运行效率更高。
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