Numpy Tutorial #2 - Numpy Arrays vs Python Lists (Python für Data Science)

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[qqww]

Schade das die Videos nicht mindestens 10k Aufrufe bekommen, verdient hättest du es da ich auch oft durch dich neues Kennenlerne

[conan]

Ich liebe deine Videos, nochmal vielen Dank für das kostenlose bereitstellen der lehreichen Videos!

[Voodoo]

Ich glaube, du wirst mich auf meinem Weg zum Master begleiten

[MrMiroto]

Die Tendez zum Speicher und der Laufzeit stimmt bei mir überein, dennoch sind die Werte sehr verschieden! Kann es daran liegen, dass mit neuen Versionen von numpy und Python da noch mehr mit numpy raus geholt werden kann?

Sehr erfrischende Tutorials durch deine Art und gleichzeitig sehr informativ und vollständig/tiefgehend. Danke, dass es dich gibt :)

[sonex]

spannend mal zu sehen, cooles video :D für den Algorhythmus

[mikele]

Habe ich richtig verstanden, dass ein Numpy-Array eigentlich wie eine Liste funktioniert, aber dafür deutlich effizienter bei großen Datenmengen ist? Dann macht es je nach Anwendungsfall ja nur noch Sinn, dass man bspw. Spalten im Pandas Dataframe zu NP-Arrays konventiert, oder? Jedenfalls besten Dank für deine sehr informativen Videos :)

[skill]

Wie kann man Daten aus einem arry extrahieren?

[jonassackarndt]

Ich habe mich mit dem Timer etwas doof angestellt.
Stattdessen funktioniert:
from timeit import timeit
und weiter unten:
time_python = timeit(lambda: python(), number=10000)
bei mir ohne probleme und liest sich besser. Gibt's nen Grund, warum du das anders aufrufst?

[huydang]

Wie machst du das, wenn du das Programm ausführst, dass die Ausgabe auf der Konsole ist und daneben die ganzen listen und Variablen stehen hast.

[LB-qrnv]

res = [a + b for a, b in zip(X, Y)]
So ist es bei mir ca. 10% schneller

[bambalus]

Warum sind die Python lists als Linked Lists implementiert und nicht als einfaches Array?

[unfaihrsummonerswar]

Kannst du mal zeigen wie man retdec von avast installiert von GitHub

[AddGaming.]

Ich find timeit irgendwie komisch zu nutzen. Und da man meistens time eh importiert für datetime und der gleichen wollt ich kurz eine alternative zu timeit zeigen. (Und ich hab vor kurzen gelernt, dass man auch funktionen als parameter übergeben kann und dachte dass das relativ unbekannt ist)

import time
import random
import numpy as np



def time_it(fn):
tic = time.perf_counter()
fn()
toc = time.perf_counter()
return (toc-tic)



def add_list_py():
return [llist1[i] + llist2[i] for i in range(len(llist1))]

def add_list_np():
return (np_llist1 + np_llist2)

llist1 = [random.randint(0, 200) for _ in
llist2 = [random.randint(0, 200) for _ in
np_llist1 = np.array(llist1)
np_llist2 = np.array(llist2)
print("natural python")
print(time_it(add_list_py))
print("numpy")
print(time_it(add_list_np))

[stephanb.]

In Minute 11:50 sprichst du von Skalarprodukt. Du führst aber eine Vektoraddition durch. Skalarprodukt ergibt am Ende eine Zahl und keinen Vektor.

[azarael]

Hmm, spannend, bei mir zeigt sich diese mit der Array-/Listengröße zunehmende Überlegenheit von Numpy gar nicht. Bei sz=10000 ist Numpy 75 Mal schneller, bei nur noch 30 Mal schneller.

[matthisc]

Ist es normal, dass bei mir teilweise andere Größen als bei dir rauskommen?

[AnonymousAnonymous-szuw]

Hallo,
Ich habe ein json Datei die so aussieht:
{
"RECORDS": [
{
"_id": "604f65df610f217e53541be0",
"AdditionalText": "",
"AnswerNumber": "1",
"Attachment": "",
"CorrectAnswers": "[ { \"Value\" : \"Bahamas\", \"Attachment\" : null } ]",
"Question": "Welche Inselgruppe liegt zwischen Florida und Haiti?",
"QuestionHash": "9757ef4b6357bf0b671136303466363538636165646363",
"TopicName": "allgemein-wissen-basic"
},
Und es gibt eine Frage und sie lautet so :
Angabe = "Welche Inselgruppe liegt zwischen Florida und Haiti?"

wie kann ich programmieren dass wenn a in json Datei gibt soll dann die "CorrectAnswers" bzw.die richtige Antwort in inputfeld eingetragen weden
Zb. inputfeld =