Оптимизация Python кода может быть непростой задачей, но если вы хотите, чтобы ваше приложение работало наилучшим образом, вам стоит знать некоторые эффективные способы оптимизации. В этой статье мы рассмотрим десять ключевых методов, которые помогут увеличить скорость вашего Python кода до максимального уровня. Используйте векторизованные операции с помощью библиотеки NumPy Использование циклов для выполнения математических операций над массивами данных может быть медленным и неэффективным. ...

Доброго времени суток, читатели, зрители моего канала programmer's notes. Не забывайте подписываться и писать свои комментарии к моим статьям и видео. Продолжение статей по numpy Операции над массивами в numpy Статье продолжает тему библиотеки numpy. Начну с простого примера. Пусть вам необходимо получить значения в некотором интервале, равномерное распределённые с заданным шагом. #!/usr/bin/python3 import numpy as np p = np.arange(-2, 2.1, 0.1) print(p) Результат выполнения [-2.00000000e+00 -1...