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原创 Python的for循环、列表解析以及Numpy数组的计算对比

可以看到for循环是最慢的循环计算，列表解析相比for循环会更快一些，而最快的是Numpy数组计算，这是因为for循环和列表解析都是针对目标列表的每个元素分别单独去计算，有多少个元素，就存在多少个指针，占用CPU和内存都很大，存储地址也不连续，访问耗时也因此很多，而Numpy是将列表中都是同类型的元素处理成了一个一维数组，只需要一个指针，计算类似于对一个矩阵进行计算处理。#创建一个1~10000000的列表，然后分别以for循环的方式，列表解析的方式以及numpy数组函数的方式来对列表中每个元素计算平方。