Как ускорить код с NumPy? Часть 2
Выбор правильного типа данных может существенно снизить объём используемой памяти и ускорить вычисления. При обработке больших массивов разница может быть огромной. Например, если массив занимает 1 ГБ с float64, он будет занимать всего 500 МБ с float32.
#практика #numpy
Выбор правильного типа данных может существенно снизить объём используемой памяти и ускорить вычисления. При обработке больших массивов разница может быть огромной. Например, если массив занимает 1 ГБ с float64, он будет занимать всего 500 МБ с float32.
#практика #numpy