Lekce 22 - NumPy - Funkce typu ufunc - Podstata rychlosti NumPy
V předchozí lekci, NumPy - Matematické funkce - Lineární algebra, jsme se seznámili s nástroji pro manipulaci s maticemi a vektory, které usnadňují práci s lineární algebrou.
V dnešním tutoriálu knihovny NumPy v Pythonu se
zaměříme na speciální kategorii funkcí typu
ufunc, ze kterých je NumPy téměř celá složená. Vysvětlíme
si vektorizaci, která je hlavní příčinou zrychlení
výpočtů. Také se podíváme na některé důležité
atributy, které ufunc obsahují a které se nám
budou v praxi hodit.
ufunc - Podstata rychlosti
NumPy
Proč používat funkce typu ufunc? Odpovědí je
rychlost a přehlednost. Funkce
ufunc dokážou místo jedné hodnoty na vstupu vzít celé pole
hodnot. Díky tomu se umíme vyhnout pomalejšímu for cyklu
nativního Pythonu. Namísto for cyklu také zapíšeme celý
výpočet na jeden řádek. Přehlednost bude zřejmá z
příkladů. Pojďme se tedy podívat na konkrétní fakta a příklady.
...konec náhledu článku...
Pokračuj dál
Došel jsi až sem a to je super! Věříme, že ti první lekce ukázaly něco nového a užitečného.
Chceš v kurzu pokračovat? Přejdi do prémiové sekce.
Koupit tento kurz
Před koupí tohoto článku je třeba koupit předchozí díl
Obsah článku spadá pod licenci Premium, koupí článku souhlasíš se smluvními podmínkami.
- Neomezený a trvalý přístup k jednotlivým lekcím.
- Kvalitní znalosti v oblasti IT.
- Dovednosti, které ti pomohou získat vysněnou a dobře placenou práci.
Popis článku
Požadovaný článek má následující obsah:
V tutoriálu knihovny NumPy v Pythonu se seznámíme s funkcemi typu ufunc. Vysvětlíme si jejich význam, zejména rychlost a přehlednost.
Kredity získáš, když podpoříš naši síť. To můžeš udělat buď zasláním symbolické částky na podporu provozu nebo přidáním obsahu na síť.
