Python能否進(jìn)行大規(guī)模數(shù)值計(jì)算？當(dāng)你問這個(gè)問題時(shí)，你可能主要懷疑Python的性能。事實(shí)上，Python的許多更好的模塊都是用C語(yǔ)言編寫的，例如，numpy是一個(gè)常用的Python數(shù)值計(jì)算庫(kù)，它是

Python能否進(jìn)行大規(guī)模數(shù)值計(jì)算？

當(dāng)你問這個(gè)問題時(shí)，你可能主要懷疑Python的性能。事實(shí)上，Python的許多更好的模塊都是用C語(yǔ)言編寫的，例如，numpy是一個(gè)常用的Python數(shù)值計(jì)算庫(kù)，它是用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的，而且計(jì)算機(jī)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(yǔ)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(jìn)行大規(guī)模的數(shù)值計(jì)算，毋庸置疑。

大數(shù)相乘，快速算法？

有一個(gè)快速算法來計(jì)算功率，它不是用暴力一個(gè)接一個(gè)地乘以。例如，如果你想計(jì)算2^10000，計(jì)算機(jī)將首先計(jì)算2^5000，然后計(jì)算平方，即兩個(gè)數(shù)的乘法。為了計(jì)算2^5000，計(jì)算機(jī)將首先計(jì)算2^2500，然后將其平方。這種算法稱為快速冪算法。對(duì)于2^n的計(jì)算，如果每次乘法的時(shí)間復(fù)雜度為O（1），則總體時(shí)間復(fù)雜度僅為O（logn）級(jí)。R一般來說，為了實(shí)現(xiàn)快速冪算法，我們首先對(duì)指數(shù)進(jìn)行二進(jìn)制表示。例如，如果要計(jì)算a的23次方，可以將23分解為16421。然后計(jì)算B=a^2，C=B^2=a^4，d=（C^2）^2=a^16。最后的結(jié)果是ABCD的乘法。但這里乘法的復(fù)雜度不是o（1），因?yàn)樗菬o限精度的，稱為大數(shù)乘法。大數(shù)乘法也有許多算法。最簡(jiǎn)單的方法類似于手工計(jì)算。復(fù)雜度為O（n^2）。其它方法有分治法、復(fù)雜度O（n^1.58）、FFT法、復(fù)雜度O（n logn logn）等，在快冪大數(shù)乘法的O（logn）次中，最復(fù)雜的是最后一次，即2^5000次。前一個(gè)幾何級(jí)數(shù)的復(fù)雜度會(huì)衰減，因此總體復(fù)雜度就是最后一次計(jì)算的復(fù)雜度。如果使用FFT方法，復(fù)雜度比線性的要高一些。一般來說，它可以在計(jì)算機(jī)上隨意計(jì)算。R CPU不能全速運(yùn)行，因?yàn)檫@個(gè)程序只使用一個(gè)內(nèi)核進(jìn)行計(jì)算，而您顯示的是總利用率，所以它將保持在大約四分之一的水平。R是否使用shift操作涉及Python大數(shù)操作的具體設(shè)計(jì)，我不太了解。但原則上，這也是很有可能的。如果位串用于存儲(chǔ)大量數(shù)字，則2^n的計(jì)算只需在數(shù)組的第n位設(shè)置1，其余可以設(shè)置為0。然后轉(zhuǎn)換成十進(jìn)制是這段代碼中計(jì)算成本最高的部分。R

您可以將map函數(shù)與zip函數(shù)結(jié)合使用。以下代碼只適用于python2:L1=[2，2，2，2]L2=[3，3，3]prod=map（lambda（a，b）：a*b，zip（L1，L2））print prod#[6，6，6，6]add=map（lambda（a，b）：a，b，zip（L1，L2））print add#[5，5，5，5]

python兩個(gè)list相乘、相加怎么計(jì)算？

用Python編寫99乘法表到excel

]運(yùn)行后，在代碼文件所在的文件夾中將有一個(gè)額外的“99乘法表”excel。內(nèi)容如下：

打印結(jié)果如下：

運(yùn)行后，文件夾中會(huì)有另一個(gè)“99乘法表修訂版”excel。內(nèi)容如下：