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放弃“for循环”教你用这种算法 !(附代码)

发布时间:2019-06-04 03:02 来源:未知 编辑:admin

  数据科学需要快速计算和数据转换的能力。Python中的NumPy对象提供了优于常规编程结构算法,比如for循环。如何用简单的代码来演示它呢?

  在11月27日至12月3日的KDnugget网站上,这篇文章被转载最多(。

  我们使用for循环来完成大部分工作,这些工作需要对一长串的元素进行更新。我敢断言,几乎所有人阅读这篇文章的读者,在他们高中或大学里都里有肯定有使用过for循环语句编写自己的第一个矩阵或矢量乘法代码。for循环为编程社区提供了长期稳定的服务。

  然而,for循环在处理大型数据集时执行速度通常较慢(例如:在大数据时代处理几百万条记录)。对于像Python这样的解释性语言来说尤其如此。如果您的循环体很简单,那么循环解释器会占用大量的开销。

  幸运的是,大部分主流的编程语言都有另外一种编程语言可以取代它。Python也是如此。

  Numpy是Numerical Python()的简称,同时也是Python生态系统中高性能科学计算和数据分析所需要的基本包。它几乎是所有高级语言工具的基础,如Pandas和 scikit-learn都是在Numpy的基础上编译的。TensorFlow使用NumPy阵列作为底层编译块。在这之上构建了Tensor对象和用于深度学习的graphflow(使用了大量的线性代数运算在一个长的列表/矢量/矩阵)。

  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()

  在数据科学、机器学习和Python社区中,您经常会遇到这样的断言:Numpy是更速度的。因为它是基于矢量的实现,而且它的许多核心例程都是用C语言编写(基于CPython 框架:)。

  这篇文章是一个CPython 框架的很好阐述()Numpy可以与各个方面协同工作。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。你可以从区域性关联()得到收获。

  许多Numpy操作是用C语言实现的,避免了Python中循环的开销、指针指向每个元素的动态类型检查()。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。

  创建一个中等数量集的浮点数列表,最好是从连续的统计分布中抽取出来,比如高斯分布或均匀随机分布。为了演示我选择了100万条数据

  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。使用for循环、map-function和list-comprehension。并使用time()函数来核实处理100万条数据需要花费多长时间

  用Numpy的内置数学方法(np.log10)在ndarray对象上做同样的操作。计算出花费了多长时间

  下面是结果显示。你可以运行Jupyter笔记本上的所有代码单元块来重复整个过程。每次它会生成一组新的随机数,因此精准的执行时间可能会有所不同。但总体来说,趋势始终是相同的。您可以尝试使用各种其他的数学函数/字符串操作或者集合,来检查是否适用于一般情况。

  如果你有任何问题或想法要分享,请与作者联系()。您也可以在Python、R或MATLAB和机器学习资源中查看作者的GitHub库(),获得其他有趣的代码片段。你也可以在LinkedIn()上关注我。

  杨金鸿,北京护航科技有限公司员工,在业余时间喜欢翻译一些技术文档。喜欢阅读有关数据挖掘、数据库之类的书,学习java语言编程等,希望能在数据派平台上熟识更多爱好相同的伙伴,今后能在数据科学的道路上走的更远,飞的更远。

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