文件名称:
python for循环，列表推导、numpy三者的运算速度对比
开发工具:
文件大小: 77kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-22
详细说明：在Python中，我们要尽量的对数据计算选择使用numpy格式，
不要过得使用for，for循环计算效率很低，一般情况下，列表推导的计算速度介于两者之间。
这里我将三者做一个对比，所做的案例就是将矩阵上的每个元素，
在原来数值的基础上都加上1。这是一个简单的操作，对比一下，每种方法所花的计算的时间。
这里就是使用sklearn的美国加州房价的数据集的特征X作为我们的矩阵数据集。
import pandas as pd
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
HOUSE = fetch_california_housi
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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