numpy数组及处理：效率对比a = a1,a2,a3,·····,an b = b1,b2,b3,·····,bn 求： c = a12+b13,a22+b23,a32+b33,·····+an2+bn3 1.用列表+循环实现，并包装成函数 2.用numpy实现，并包装成函数 3.对比两种方法实现的效率，给定一个较大的参数n，用运行函数前后的timed

a = a1,a2,a3,·····,an

b = b1,b2,b3,·····,bn

求：c = a12+b13,a22+b23,a32+b33,·····+an2+bn3

1.用列表+循环实现，并包装成函数。

2.用numpy实现，并包装成函数。

3.对比两种方法实现的效率，给定一个较大的参数n，用运行函数前后的timedelta表示。

#1.用列表+循环实现，并包装成函数。
def pySum(n):
    a = list(range(n))
    b = list(range(0,5*n,5))
    c = []
    for i in range(len(a)):
        c.append(a[i] ** 2 + b[i] ** 3)
    return(c)

print(pySum(10))

#2.用numpy实现，并包装成函数。
import numpy
def npSum(n):
    a = numpy.arange(n)
    b = numpy.arange(0, 5 * n, 5)
    c=a**2+b**3
    return(c)
print(npSum(10))

#3.对比两种方法实现的效率，给定一个较大的参数n，用运行函数前后的timedelta表示。
from datetime import datetime
start =datetime.now()
pySum(100000)
delta=datetime.now()-start
print(delta)

start =datetime.now()
npSum(100000)
delta=datetime.now()-start
print(delta)

运行结果如下：