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id, title, challengeType, videoId, bilibiliIds, dashedName
| id | title | challengeType | videoId | bilibiliIds | dashedName | ||||||
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| 5e9a093a74c4063ca6f7c157 | Algebra e dimensione con Numpy | 11 | XAT97YLOKD8 |
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numpy-algebra-and-size |
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Invece di usare notebooks.ai come mostrato nel video, puoi usare Google Colab.
Altre risorse:
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--text--
Qual è la relazione tra le dimensioni degli oggetti (come liste e tipi di dati) nella memoria nella libreria standard di Python e nella libreria NumPy? Sapendo questo, quali sono le implicazioni per le prestazioni?
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Gli oggetti Python standard occupano molta più memoria degli oggetti NumPy; operazioni su oggetti Python e NumPy standard comparabili sono completate approssimativamente nello stesso tempo.
Gli oggetti NumPy occupano molta più memoria degli oggetti Python standard; le operazioni su oggetti NumPy sono completate molto più rapidamente rispetto agli oggetti comparabili presenti in Python standard.
Gli oggetti NumPy occupano molta meno memoria degli oggetti Python standard; le operazioni su oggetti Python standard sono completate molto più rapidamente rispetto agli oggetti comparabili su NumPy.
Gli oggetti Python standard occupano più memoria degli oggetti NumPy; le operazioni su oggetti NumPy sono completate molto più rapidamente rispetto agli oggetti comparabili presenti in Python standard.
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