NUMPY数组及处理：效率对比

 

一、处理日期时间

取系统时间

转换成‘2017年9月30日星期六10时28分56秒’格式字符串

’2018-10-25 22:00‘转换成一个日期时间变量

计算两者的间隔

import datetime
print(datetime.datetime.now())
print("--------------------------------")
from datetime import datetime,timedelta
now = datetime.now()
print(now)
print("--------------------------------")
dt = datetime(2019,10,22,8,59)
print(dt)
print("--------------------------------")
cday=datetime.strptime('2015-6-1 18:19:59','%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print(cday)
print("--------------------------------")
now1 =now.strftime('%a, %b %d %H:%M')
print(now1)
print("--------------------------------")
print('今天是{0:%y}年的第{0:%j}天。'.format(now))
print("--------------------------------")
print(dt-now)
print("--------------------------------")

　　

二、问题：

• 数列：
• a = a1,a2,a3,·····,an
• b = b1,b2,b3,·····,bn
• 求：
• c = a12+b13,a22+b23,a32+b33,·····+an2+bn3

1.用列表+循环实现，并包装成函数

2.用numpy实现，并包装成函数

3.对比两种方法实现的效率，给定一个较大的参数n，用运行函数前后的timedelta表示。

import numpy as py
from datetime import datetime

def listSum(n):
    a=list(range(n))
    b=list(range(0,5*n,5))
    c=[]
    for i in range(len(a)):
     c.append(a[i]**2+b[i]**3)
    return c


def numpySum(n):
    a=py.arange(n)
    b=py.arange(0,5*n,5)
    c=a**2+b**3
    return c

now1=datetime.now()
print(listSum(1000000))
now2=datetime.now()
print(now2-now1)


now3=datetime.now()
print(numpySum(1000000))
now4=datetime.now()
print(now4-now3)