Numpy векторизация вместо циклов в Python

наш обучающий телеграм канал для тех, кто хочет погрузится в волшебный мир Науки о данных! Я считаю, что как аналитики данных и энтузиасты визуализации мы постоянно ищем способы сделать наш код более эффективным и оптимизированным. Мы хотим, чтобы наш анализ был молниеносным, особенно при работе с большими наборами данных. Вот где векторизация вступает в игру. За более чем десятилетний опыт анализа и визуализации данных я пришел к выводу, что циклы часто могут быть проигрышной схемой в нашем коде Python. Они могут замедлять работу наших программ, делая их громоздкими и сложными в обслуживании. Но не бойтесь! Векторизация здесь, чтобы спасти положение. Почему циклы могут быть бременем Думаю, многим из нас знакомо чувство разочарования, когда наш код выполняется целую вечность. Циклы имеют своё место и необходимы во многих сценариях, но они могут стать бременем при работе с обширными наборами данных. Они выполняют код последовательно, что может занимать много времени, особенно при многократном повторении одних и тех же операций. Кроме того, циклы могут быть подвержены ошибкам, что приводит к неправильной работе кода, которую трудно обнаружить и исправить. Чем сложнее становятся наши циклы, тем сложнее отслеживать, что происходит на каждой итерации. Вот тут и приходит на помощь векторизация, предлагающая нам способ вырваться из ловушки цикла.