Одним из приемов для ускорения работы циклов является векторизация вычислений, т. е. использование функций, которые поддерживают операции над векторами. Вообще лучший способ ускорить любой цикл – это отказаться от него. В примере выше для работы с функцией my_func мы могли бы вызвать ее в цикле для каждого элемента списка, но гораздо проще использовать vectorize. По сути, vectorize преобразует функцию таким образом, что она начинает принимать весь вектор целиком, а не отдельный его элемент...

Хорошее видео от PyLounge по основам Нумпи Не менее хороший курс лекций от selfedu Замечательный сайт с наглядными картинками для чайников :) pip install numpy Установка пакета import numpy as np Инициализация пакета Создание a = np.array([1, 4, 5, 8], float) print(a) --- [1. 4. 5. 8.] print(a[0]) --- 1.0 преобразование списка в массив, преобразовав каждый элемент в число с плавающей запятой. massiv[0] = 0 присвоение первому элементу массива значение 0 Добавление np.append(массив, добавляемый_элемент)...