中国金融会计学会重点研究课题获文集2019-2020中国金融会计学会金融适合会计从业人员学习参考探讨中国金融出版社 pdf pdb 阿里云 极速 mobi caj kindle 下载

暂无相关简介，正在全力查找中！

暂无相关目录，正在全力查找中！

暂无相关内容，正在全力查找中

暂无出版社相关信息，正在全力查找中！

暂无相关书籍摘录，正在全力查找中！

在线阅读地址：中国金融会计学会重点研究课题获文集2019-2020中国金融会计学会金融适合会计从业人员学习参考探讨中国金融出版社在线阅读

在线听书地址：中国金融会计学会重点研究课题获文集2019-2020中国金融会计学会金融适合会计从业人员学习参考探讨中国金融出版社在线收听

在线购买地址：中国金融会计学会重点研究课题获文集2019-2020中国金融会计学会金融适合会计从业人员学习参考探讨中国金融出版社在线购买

NumPy提供了常规数组（至少缺乏dtype限制）的广义形式，但是我们暂时坚持使用常规数组，以观察这种专门化措施对性能的影响。

做个简单的练习，假定我们要生成一个5000 x 5000个元素组成的矩阵/数组，填入标准正态分布（伪）随机数，然后计算所有元素的总和。首先采用纯Python方法，大量使用列表推导和函数式编程方法以及lambda函数：

In [111]: import random

I = 5000

In [112]: %time mat = [[random.gauss(0,1) for j in range(l)] for i in range(l)] » a nested list comprehension

0ut[112]: CPU times: user 36.5 s, sys: 408 ms, total: 36.9 s Wall time: 36.4 s

In [113]: %time reduce(lambda x, y: x + y, reduce(lambda x, y: x + y, row for row in mat])

0ut[113]: CPU times: user 4.3 s, sys: 52ms, total: 4.35s

678.5908519876647

现在转向NumPy,看看同一个问题如何解决。为方便起见，NumPy子库random提供了多种函数，以初始化numpy.ndarray对象，同时填入（伪）随机数：

In [114]: %time mat = np.random.standard_normal((I, I))

0ut[114]: CPU times: user 1.83 s, sys: 40 ms, total: 1.87 s Wall time: 1.87 s in [115]:...

暂无其它内容！