Как работает векторизация в NumPy?

Векторизация в NumPy — это процесс преобразования алгоритма с работы с одним значением за раз на работу с набором значений (вектором) за одно время. www.scaler.com

Работа векторизации в NumPy основана на устранении циклов. fadeevlecturer.github.io Вместо них вызываются встроенные в NumPy методы. fadeevlecturer.github.io Для операций в массивах NumPy используются предопределённые встроенные функции и математические операции (например, ”+”, ”-”, ”/” и другие). www.scaler.com

Для векторизации в NumPy используется функция np.vectorize(). www.scaler.com numpy.org Она принимает на вход вложенную последовательность объектов или массив NumPy и возвращает в качестве выхода один массив NumPy или кортеж таких массивов. www.scaler.com

Преимущества векторизации:

• Улучшение производительности. www.geeksforgeeks.org Операции выполняются быстрее благодаря предварительно скомпилированным реализациям на основе C. www.geeksforgeeks.org
• Упрощение кода. www.geeksforgeeks.org Устраняются явные циклы, код становится чище и проще в чтении. www.geeksforgeeks.org
• Поддержка масштабируемости. www.geeksforgeeks.org Эффективная обработка больших датасветов. www.geeksforgeeks.org