Python能否進行大規(guī)模數(shù)值計算？當你問這個問題時，你可能主要懷疑Python的性能。事實上，Python的許多更好的模塊都是用C語言編寫的，例如，numpy是一個常用的Python數(shù)值計算庫，它是

Python能否進行大規(guī)模數(shù)值計算？

當你問這個問題時，你可能主要懷疑Python的性能。事實上，Python的許多更好的模塊都是用C語言編寫的，例如，numpy是一個常用的Python數(shù)值計算庫，它是用C語言實現(xiàn)的，而且計算機的配置也不像十年前那么低。今年，python掀起了一股依靠人工智能的浪潮。作為人工智能產(chǎn)品開發(fā)中最流行的編程語言，人工智能相關(guān)產(chǎn)品的開發(fā)自然離不開大數(shù)據(jù)的支持，因此Python能否進行大規(guī)模的數(shù)值計算，毋庸置疑。

如何用python計算方差，平均值？

Python來計算均值和方差，用Python來計算均值和方差，你可以寫，你也可以用numpy，但是哪個更快？我做了個實驗。首先，我生成了900萬個樣本：nlist=range（09000000）nlist=[float（I）/1000000 for innlist]n=len（nlist）。第二行是把樣本縮小，否則會從100萬溢出到900萬。自我實現(xiàn)，遍歷數(shù)組以查找平均方差：sum1=0.0sum2=0.0foriiinrange（n）：sum1=nlist[i]sum2=nlist[i]**2Mean=sum1/NVAR=sum2/n-mean**2需要5.3s，借助numpy向量運算來查找：importnumpyarray=numpy.數(shù)組（nlist）sum1=narray.sum公司（）narray2=narray*narraysum2=narray2。Sum（）mean=sum1/NVAR=sum2/n-mean**2取1.0s

如何求一個數(shù)組的平均值？

如何編程求一維數(shù)組的平均值？

下面是一個簡單的數(shù)據(jù)示例。賦值、求和和和求平均都包括：TDIM a（4）as long“define array a（4）tprivate sub command1uclick（）/T dim I as long，X as long，y as double/T for I=0 to 4/T a（I）=I”賦值給數(shù)組“a（”& I&“）=”& a（I）/T X=X a（I）”計算數(shù)組，數(shù)組的和為“& X/T y=x/（UBound（a）1）“平均數(shù)/T print”數(shù)組的平均數(shù)為“&Y/T end sub