神经网络----为什么使用向量化

我们在处理大数据的时候，尽量避免使用for循环，那样会将低速度

import numpy as np
import time 

a = np.random.rand(1000000)
b = np.random.rand(1000000)
tic = time.time()
z = np.dot(a,b)
toc = time.time()
print(z)
print('向量化：'+str((toc-tic)*1000)+'ms')

c = 0
for i in range(1000000):
    c += a[i]*b[i]
top = time.time()
print(c)
print('非向量化：'+str((top-tic)*1000)+'ms')

249951.26378956603
向量化：1.995086669921875ms
249951.2637895705
非向量化：307.2049617767334ms

我们看到dot函数能够很快的完成任务