当前位置 博文首页 > Penn Li的博客：Python之向量相加中使用到list元素求和、合并
Python的向量运算可以使用Python运算逻辑实现，也可以用numpy包实现，这里通过编写相关代码进行演示，同时指出list列表的元素求和、合并的表达
这里设计两个向量相加的自定义函数，一个用python运行逻辑实现，一个使用numpy包实现
# 向量相加-Python
def pythonsum(n):
a = list(range(n))
b = list(range(n))
c = []
for i in range(len(a)):
a[i] = i ** 2
b[i] = i ** 3
c.append(a[i] + b[i])
return c
# 向量相加-NumPy
import numpy as np
def numpysum(n):
a = np.arange(n) ** 2
b = np.arange(n) ** 3
c = list(a + b)
return c
print("Python sum list is", pythonsum(10))
print("numpy sum list is", numpysum(10))
运算结果是一样的
延伸，这里比较测试两种方法的向量运算速度
# 效率比较
import sys
from datetime import datetime
size = 100000
start = datetime.now()
c = pythonsum(size)
delta = datetime.now() - start
print("The last 2 elements of the sum", c[-2:])
print("PythonSum elapsed time in microseconds", delta.microseconds)
start = datetime.now()
c = numpysum(size)
delta = datetime.now() - start
print("The last 2 elements of the sum", c[-2:])
print("NumPySum elapsed time in microseconds", delta.microseconds)
运算结果，明显使用numpy包进行向量运算较快
示例中使用到的list求和有在python普通运算中和numpy运算中的分别为
1.Python中a[i] + b[i]
a = [1, 2]
b = [3, 4]
c = []
for i in range(len(a)):
c.append(a[i] + b[i])
print(c)
结果[4, 6]
2.numpy中list(a + b)
import numpy as np
a = np.array([1, 2])
b = np.array([3, 4])
c = list(a + b)
print(c)
结果[4, 6]
3.延伸
（1）合并，如果表达为a+b，则两个列表将合并
a = [1, 2]
b = [3, 4]
c = a + b
print(c)
结果为[1, 2, 3, 4]
（2）numpy的sum求和
import numpy as np
a = [1, 2]
b = [3, 4]
c = list(np.sum([a, b], axis = 0))
print(c)
结果[4, 6]，其中的axis参数表示纵向求和
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