使用numpy如何检测程序运行的时长

文章目录

• 前言
• 一、如何使用numpy
• 二、为什么要使用numpy
• 总结

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前言

Numpy是python中科学计算的一个基础的包。可以提供多维数组对象，各种派生对象，以及用于数据快速操作的各种API。包括：数组的算数和逻辑运算。傅立叶变换和用于图像操作的历程。与线代有关的操作。

一、如何使用numpy

通过 import numpy as np 即可正常使用

import numpy as np
a = np.arange(15).reshape(3,5) print(a) print(a.shape) 

二、为什么要使用numpy

1.如何显示程序执行所需时长

方法一：采用datetime包，采集程序开始和结束时间，用以计算程序段的运行时间
代码如下（示例）：

import datetime
import time
start_time = datetime.datetime.now() a = list(range(0,50000,5)) b = list(range(0,100000,10)) out = [] for i,j in zip(a,b): out.append(i+j) print(out) end_time = datetime.datetime.now() delta = end_time - start_time
delta_gmtime = time.gmtime(delta.total_seconds()) duration_str = time.strftime('%H:%M:%S',delta_gmtime) print('start time',start_time) print('end time',end_time) print('delta time',delta_gmtime) print('duration',duration_str) 

方法二：采用%timeit模块 运算过程一旦有了 Timer 对象，最简单的事就是调用 timeit()，它接受一个参数为每个测试中调用被计时语句的次数，默认为一百万次；返回所耗费的秒数。

2.为什么numpy运行速度快

跟MATLAB的矩阵运算类似。
1.底层是C，部分是Fortan，计算领域最常见的blas+lapack、intel MKL、OpenBlas、ATLAS，并且可以任意切换。；2.numpy有自己的一个指令集合。可以提升运算速度；3.优化：Numpy将所有元素存放在一个数据结构中，不用做类型检查，不需要申请所有元素所拥有的对象。

总结

今天简单学习了如何检测程序运行的时长，并初步了解了Numpy运算的特点。

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