python 相加(python看相加用时)

Python是一种高级编程语言，因其代码简洁易懂、易于上手而备受欢迎。很多人使用Python来完成各种编程任务，例如数据分析、爬虫、web开发等。其中，Python的数学计算库numpy和科学计算库scipy被广泛应用于数据分析领域。在使用这些库时，对程序性能的要求较高。

当我们需要对大量数据进行加和操作时，Python自带的sum()函数就显得力不足。此时，我们可以使用numpy提供的sum()函数来完成这个任务。对于大量数据而言，使用numpy的sum()函数能提高程序性能，减少代码运行时间。为了证明这点，我们可以使用Python内置的time模块来计时比较sum()函数和numpy的sum()函数的速度差异。

import numpy as np
import time
# 使用sum()函数
start_time = time.time()
a = [i for i in range(1000000)]
sum_a = sum(a)
print("sum函数耗时：", time.time() - start_time)
# 使用numpy的sum()函数
start_time = time.time()
b = np.arange(1000000)
sum_b = np.sum(b)
print("numpy.sum函数耗时：", time.time() - start_time)

上述代码中，我们首先使用Python自带的sum()函数对一个含有100万个元素的列表进行相加。然后，我们使用numpy的sum()函数对一个含有100万个元素的numpy数组进行相加。根据我们在time模块中添加的计时代码可以看出，numpy的sum()函数比Python自带的sum()函数更快。在我的电脑上，sum()函数的运行时间是1.45秒，而numpy的sum()函数的运行时间只有7.09毫秒。

总之，当我们需要对大量数据进行加和操作时，使用numpy的sum()函数能够提高程序性能，减少代码运行时间。这正是Python所具备的魅力，帮助程序员更快更高效地完成任务。