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5e9a093a74c4063ca6f7c157 | Numpy 代数和大小 | 11 | XAT97YLOKD8 | numpy-algebra-and-size |
--description--
在视频中我们使用的编辑器工具是在 notebook.ai 这个平台,你也可以选择用其他的平台,比如说 Google Colab 也是一个不错的选择。
以下有更多的资料:
--question--
--text--
内存中,对象的大小(例如列表和数据类型)在 Python 标准库和 NumPy 库之间有什么关系? 知道这一点,对性能有何影响?
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标准的 Python 对象占用了比 NumPy 对象更多的内存;标准的 Python 和 NumPy 对象完成的操作时间是大致相同的。
Numpy 对象比标准的 Python 对象占用更多的内存;Numpy 的对象相比较标准的 Python 更快地完成操作。
Numpy 对象比标准的 Python 对象占用更少的内存;标准 Python 的对象相比较 Numpy 的对象更快地完成操作。
标准 Python 的对象比 Numpy 的对象占用更多的内存;Numpy 的对象相比较标准 Python 的对象更快地完成操作。
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