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數據保存及讀取

速度比對測試

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數據保存及讀取

代碼示例：

# 導入必要的庫
import numpy as np
# 生成測試數據
arr_disk = np.arange(8)
# 打印生成能的數據
print(arr_disk)
# numpy保存數據到本地
np.save("arr_disk", arr_disk)
# 加載本地數據
arr_disk_name = np.load("arr_disk.npy")
# 輸出加載后的數據
print('加載后的數組是：',arr_disk_name)

保存到本地效果：

速度比對測試

????????這里代碼主要展示一下，對于同樣的數據，numpy的計算速度要比python自帶的列表的速度快很多，通過這個測試告訴我們，大于大數據計算的時候，盡可能的多用數組計算。

import numpy as np 
import time
my_arr = np.arange(1000000)
my_list = list(range(1000000))
t1=time.time()
for _ in range(10): my_arr2 = my_arr * 2
t2 = time.time()
print('數組計算所需要的時間：',t2-t1)
t3 = time.time()
for _ in range(10): my_list2 = [x * 2 for x in my_list]
t4 = time.time()
print('列表計算所需要的時間:',t4-t3)
print('數組的計算速度是列表的：',(t4-t3)/(t2-t1),'倍')

運行結果：