2024.6.19 プログラムの高速化に関する知見（ループ処理）

code:jikan1.py

import math, random, time

import numpy as np

datanum = 100000

data1 = []

for _ in range(datanum):

data1.append(random.random())

y1 = []

time1_init = time.process_time()

#

for i in data1:

y1.append(math.sin(i)) # ループ毎に関数sinを呼び出している

time1_final = time.process_time() - time1_init

#

data2 = np.array(data1)

time2_init = time.process_time()

y2 = np.sin(data2) # 関数sinは一回だけ呼び出される

time2_final = time.process_time() - time2_init

print('データ数', datanum)

print('math.sin: ', time1_final)

print('numpy.sin:', time2_final)

結果

code:result1.txt

データ数 100000

math.sin: 0.006152399999999947

numpy.sin: 0.0006050000000001887

結果から、numpyによる一括処理の方がおよそ10倍高速であることがわかる。