Хранение результатов

В контексте многократных экспериментов в NumPy хранение результатов обычно делается в заранее выделенных массивах, чтобы эффективно собирать статистику без создания динамических структур.

Принципы:

1. Предвыделение массива
   – создаём массив нужного размера (experiments) для выбранной статистики:

import numpy as np
 
experiments = 1000
maxima = np.zeros(experiments)  # сюда будем записывать максимум каждой матрицы

2. Заполнение массива при цикле
   – каждый эксперимент → вычисление статистики → сохранение в массив:

for i in range(experiments):
    X = np.random.normal(0, 1, size=(n, n))
    W = (X + X.T) / np.sqrt(2*n)
    maxima[i] = W.max()

3. Альтернатива с векторизацией
   Если возможно, генерировать все матрицы сразу:

X_all = np.random.normal(0, 1, size=(experiments, n, n))
W_all = (X_all + X_all.transpose(0,2,1)) / np.sqrt(2*n)
maxima = W_all.max(axis=(1,2))

– без явного Python-цикла
– быстрее для больших экспериментов

4. Использование результатов
   – построение гистограмм: plt.hist(maxima, bins=30, density=True)
   – вычисление средних и дисперсий: maxima.mean(), maxima.std()
   – сохранение на диск: np.save('maxima.npy', maxima)

Ключевые моменты:

• Предвыделение массива экономит память и ускоряет код
• Индексация по эксперименту позволяет легко агрегировать статистику
• Векторизация полностью устраняет необходимость цикла, если память позволяет

Коротко:
результаты многократных экспериментов в NumPy удобно хранить в заранее созданном массиве фиксированного размера, что упрощает последующий анализ и визуализацию.