incastle의 콩나물
list vs numpy appending 본문
BUT, if you're appending in a large number of loops. It's faster to append list first and convert to array than appending NumPy arrays.
큰 숫자를 loop를 돌리면, list에 append한 다음에 마지막에 numpy로 바꿔주는 게 더 빠르다
In [8]: %%timeit
...: list_a = []
...: for _ in xrange(10000):
...: list_a.append([1, 2, 3])
...: list_a = np.asarray(list_a)
...:
100 loops, best of 3: 5.95 ms per loop
In [9]: %%timeit
....: arr_a = np.empty((0, 3), int)
....: for _ in xrange(10000):
....: arr_a = np.append(arr_a, np.array([[1,2,3]]), 0)
....:
10 loops, best of 3: 110 ms per loop
'python > 알고리즘' 카테고리의 다른 글
[알고리즘] 백준 1074번, Z, 재귀 , python(24) (0) | 2020.04.13 |
---|---|
[알고리즘] 백준 10989번, 수 정렬하기 3 , python(23) (0) | 2020.04.12 |
[알고리즘] 백준 5397번, 키로거 , 스택 , python(22) (0) | 2020.04.05 |
[알고리즘] 백준 1966번, 프린터 큐, 정렬, python(21) (0) | 2020.04.05 |
[알고리즘] 백준 1427번, 나이순 정렬 , 정렬, python(20) (0) | 2020.03.10 |
Comments