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中国金融会计学会重点研究课题获文集2019-2020中国金融会计学会金融适合会计从业人员学习参考探讨中国金融出版社书籍详细信息
- ISBN：9787509654842
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2023-11
- 页数：暂无页数
- 价格：80.00
- 纸张：胶版纸
- 装帧：平装
- 开本：128开
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
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原文赏析：
NumPy提供了常规数组（至少缺乏dtype限制）的广义形式，但是我们暂时坚持使用常规数组，以观察这种专门化措施对性能的影响。
做个简单的练习，假定我们要生成一个5000 x 5000个元素组成的矩阵/数组，填入标准正态分布（伪）随机数，然后计算所有元素的总和。首先采用纯Python方法，大量使用列表推导和函数式编程方法以及lambda函数：
In [111]: import random
I = 5000
In [112]: %time mat = [[random.gauss(0,1) for j in range(l)] for i in range(l)] » a nested list comprehension
0ut[112]: CPU times: user 36.5 s, sys: 408 ms, total: 36.9 s Wall time: 36.4 s
In [113]: %time reduce(lambda x, y: x + y, reduce(lambda x, y: x + y, row for row in mat])
0ut[113]: CPU times: user 4.3 s, sys: 52ms, total: 4.35s
678.5908519876647
现在转向NumPy,看看同一个问题如何解决。为方便起见，NumPy子库random提供了多种函数，以初始化numpy.ndarray对象，同时填入（伪）随机数：
In [114]: %time mat = np.random.standard_normal((I, I))
0ut[114]: CPU times: user 1.83 s, sys: 40 ms, total: 1.87 s Wall time: 1.87 s in [115]:...
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书籍真实打分
故事情节：8分
人物塑造：4分
主题深度：7分
文字风格：5分
语言运用：3分
文笔流畅：3分
思想传递：4分
知识深度：7分
知识广度：7分
实用性：9分
章节划分：7分
结构布局：4分
新颖与独特：3分
情感共鸣：4分
引人入胜：4分
现实相关：9分
沉浸感：9分
事实准确性：5分
文化贡献：9分
网站评分
书籍多样性：4分
书籍信息完全性：5分
网站更新速度：9分
使用便利性：3分
书籍清晰度：3分
书籍格式兼容性：3分
是否包含广告：8分
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稳定性：7分
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下载便捷性：3分
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