2.5 KiB
id, title, challengeType, videoId, bilibiliIds, dashedName
| id | title | challengeType | videoId | bilibiliIds | dashedName | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5e9a093a74c4063ca6f7c157 | Numpy: алгебра і розміри | 11 | XAT97YLOKD8 |
|
numpy-algebra-and-size |
--description--
Замість використаного у відеоматеріалі notebooks.ai можна користуватись блокнотом Google Colab.
Додаткові ресурси:
--question--
--text--
Яким є співвідношення між розмірами об’єктів (як-от масивів чи інших типів даних) у пам’яті звичайної бібліотеки Python та бібліотеці NumPy? Враховуючи це, якими є наслідки для виконання програми?
--answers--
Стандартні об’єкти Python займають значно більше пам’яті ніж об’єкти NumPy; порівняльні операції між об’єктами Python та NumPy виконуються приблизно в один і той же час.
Об’єкти NumPy займають значно більше пам’яті ніж стандартні об’єкти Python; операції з об’єктами NumPy виконуються дуже швидко у порівнянні зі стандартними об’єктами Python.
Об’єкти NumPy займають значно менше пам’яті ніж стандартні об’єкти Python; операції з стандартними об’єктами Python виконуються дуже швидко у порівнянні з об’єктами NumPy.
Стандартні об’єкти Python займають більше пам’яті ніж об’єкти NumPy; операції із об’єктами NumPy виконуються дуже швидко у порівнянні із стандартними об’єктами Python.
--video-solution--
4