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id, title, challengeType, videoId, bilibiliIds, dashedName
| id | title | challengeType | videoId | bilibiliIds | dashedName | ||||||
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| 5e9a093a74c4063ca6f7c157 | Numpy の代数とサイズ | 11 | XAT97YLOKD8 |
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numpy-algebra-and-size |
--description--
動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。
その他のリソース:
--question--
--text--
Python の標準ライブラリと Numpy ライブラリとの間で、メモリ内のオブジェクト (リストやデータ型など) のサイズの関係はどうなっていますか？ そのことを踏まえるとパフォーマンスにどのような影響が生じますか？
--answers--
標準的な Python オブジェクトは、NumPy オブジェクトよりも多くのメモリを消費する。標準的な Python オブジェクトと NumPy オブジェクトの演算はほぼ同じ時間で実行される。
NumPy オブジェクトは、標準的な Python オブジェクトよりもはるかに多くのメモリを消費する。NumPy オブジェクトに対する演算は、同等の標準的な Python オブジェクトに対する演算と比べて非常に高速に実行される。
NumPy オブジェクトは、標準的な Python オブジェクトよりもはるかに少ないメモリしか使用しない。標準的な Python オブジェクトに対する演算は、同等の NumPy オブジェクトに対する演算と比べて非常に高速に実行される。
標準的な Python オブジェクトは、NumPy オブジェクトよりも多くのメモリを消費する。NumPy オブジェクトに対する演算は、同等の標準的な Python オブジェクトに対する演算と比べて非常に高速に実行される。
--video-solution--
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