NumPy必知必会50例 | 19. NumPy 的优化技巧：提高效率和性能

让我们探讨 NumPy 的优化技巧，这些技巧可以帮助提高代码的效率和性能。

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19. NumPy 的优化技巧：提高效率和性能

高效的 NumPy：快速而强大

虽然 NumPy 本身就是为了高效计算而设计的，但是了解如何正确使用它可以进一步提高效率和性能。

预分配数组

在处理大型数据集时，事先分配数组的空间可以减少内存分配的次数，从而提高效率。

# 预分配数组
n = 10000
result = np.zeros(n)
for i in range(n):
    result[i] = i ** 2

避免循环：向量化操作

NumPy 的真正强大之处在于它的向量化操作，这意味着以数组为单位进行操作，而不是单个元素。

使用向量化替代循环

# 使用向量化操作计算平方
numbers = np.arange(n)
squared = numbers ** 2

使用广播

广播是 NumPy 的另一个强大特性，它允许不同形状的数组进行数学操作。

广播的应用

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([1, 2]).reshape(2, 1)

# 使用广播
result = a + b

输出：

[[2 3 4]
 [3 4 5]]

选择合适的数据类型

在创建 NumPy 数组时选择合适的数据类型也可以提高效率和减少内存占用。

数据类型选择

# 使用较小的数据类型
float_array = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype=np.float32)

性能优化：艺术和科学

优化 NumPy 代码是一种结合艺术和科学的实践。了解和应用这些技巧可以显著提高数据处理任务的性能。

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